使用pandas read_csv读取含反斜杠的CSV文件时出错

问题根源 #

你的CSV里混合了单反斜杠\和双反斜杠\\，而pandas.read_csv用unicode_escape编码读取时，会把单反斜杠当成转义符解析。如果单反斜杠后面跟着的不是\n、\t这类合法转义序列（比如你的例子里的\S、\P），就会触发Unicode解码错误——因为它试图解析不存在的转义规则，自然读不进去。

可行解决方案 #

方案1：先手动读取文件并处理反斜杠，再交给pandas #

直接绕过read_csv的自动转义解析，先把文件内容读出来，统一处理反斜杠（比如换成斜杠，或者转成双反斜杠），再用StringIO传给pandas：

import pandas as pd
from io import StringIO

# 读取文件内容，把所有反斜杠替换成斜杠（若要保留反斜杠逻辑可换成：replace('\\', '\\\\')）
with open(r'C:\testfile.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
    content = f.read().replace('\\', '/')

# 用StringIO包装处理后的内容，让pandas读取
df = pd.read_csv(StringIO(content))
print(df.head())

这种方法最直接，适合大多数场景，不用纠结pandas的转义规则。

方案2：用csv模块先读取，再转成DataFrame #

Python内置的csv模块对转义的控制更灵活，可以关闭反斜杠的转义功能，先正确读取所有字段，再转成DataFrame：

import csv
import pandas as pd

rows = []
with open(r'C:\testfile.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
    # 根据你的CSV实际引号情况设置quoting，比如字段都用双引号括起来就用csv.QUOTE_ALL
    reader = csv.reader(f, escapechar=None, quoting=csv.QUOTE_ALL)
    header = next(reader)
    # 遍历每一行，按需处理字段里的反斜杠
    for row in reader:
        processed_row = [col.replace('\\', '\\\\') if isinstance(col, str) else col for col in row]
        rows.append(processed_row)

df = pd.DataFrame(rows, columns=header)
print(df.head())

escapechar=None会告诉csv模块不要把反斜杠当成转义符，这样就能完整读取带单反斜杠的字段，避免解析错误。

方案3：指定engine='python'并调整转义参数 #

如果你的CSV格式规范，可以试试用Python引擎读取，并禁用转义解析：

import pandas as pd
import csv

df = pd.read_csv(
    r'C:\testfile.csv',
    encoding='utf-8',
    engine='python',
    escapechar=None,
    quoting=csv.QUOTE_ALL  # 需根据实际引号情况调整
)
print(df.head())

注意：默认的C引擎不支持escapechar=None，必须切换到Python引擎。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dravin101