前期在处理一些数据时需频繁读取一些EXCEL、TXT、CSV及TSV文件，但读取时总会出现各种错误提示，让我抓狂不已，后经过不断试错，终于发现错误原因主要来自两个方面，一是分隔符的问题，另一个是字符编码的问题，解决了这两个问题，读取出错的机率会大幅下降，另外附带讲下写文件出现乱码的问题，以下就这三个方面进行阐述。
读取文件 1.1 分隔符 EXCEL文档是用专门的读取指令pd.read_excel()，所以可不添加分隔符参数；但CSV与TSV文件一定要加上分隔符参数，这两种文件的分隔符会有多种形式，如逗号、左斜杠、空格（可能多个）等，具体要分析下原文件使用的是哪种形式，确定后即可用参数seq=’,‘或delimiter=’,'来作为读取文件的分隔符号。 1.2 字符编码 若文档不含中文，一般使用UTF-8编码格式即可解决问题，但若包含中文就会复杂许多，我使用GBK、GBK2312、UTF-8等常用编码格式都有成功读取过数据，特别是EXCEL文档不加编码格式大部分也能读取，但CSV与TSV文件就没那幸运了，总有出现乱码的情况，后发现使用编码GB18030，所有乱码问题都迎刃而解，具体参数为encoding=‘GB18030’。 1.3 相关代码如下 import pandas as pd pd.read_csv(r'E:\提取商户交易数据20200429.tsv',encoding='gb18030',delimiter='\t') 写文件 有时将DataFrame写入CSV文件后用EXCEL打开该文件时，会出现中文为乱码的情况，这时需在写入命令中增加一个参数encoding=“utf_8_sig”，这样就可以解决乱码问题，相关代码如下（其中total是DataFrame名）： total.to_csv(r'E:\2020年上半年结算单数据明细_商户.csv',encoding="utf_8_sig",index=False)