使用pandas DataFrame读取CSV文件时如何正确处理$字符

你反复调整编码参数无效的核心原因是问题和文件编码、pandas读取逻辑完全无关：
pandas本身可以正常识别$符号，你看到$包裹的文本被渲染为粗斜体，是你使用的Notebook类交互环境（Jupyter Notebook/Lab、VS Code Notebook、Colab等）在输出DataFrame时默认启用了Markdown/LaTeX富文本渲染——单组$包裹的内容会被解析为LaTeX行内公式标记，部分渲染器也会同步触发斜体/粗体格式规则，最终显示为异常的格式效果，本质是前端渲染层的问题，不是读文件出错。

你可以先执行以下代码做快速验证：

# 替换成你实际包含$符号的列名
print(df["对应列名"].iloc[0])

如果print输出的内容可以正常显示原始带$的文本，即可完全确认问题出在渲染环节，不需要再调整任何read_csv的编码相关参数。

根据你的使用场景选一个即可：

• 临时关闭pandas输出的LaTeX公式渲染
  执行全局配置后，再输出DataFrame就不会把$识别为公式标记：

  pd.set_option('display.html.use_mathjax', False)
  df.head()
  

  如果是VS Code Notebook环境，也可以直接在单元格输出区域的设置项里，手动关闭「渲染LaTeX公式」开关。
• 转义文本中的$符号（适合需要保留富文本渲染的场景）
  如果不想全局关闭渲染能力，可以批量把文本列里的$替换为转义格式，避免被渲染器识别为格式标记：

  df = df.replace(r'\$', r'\\$', regex=True)
  df.head()
  

• 强制用纯文本输出DataFrame
  不需要富文本展示的话，直接用print输出纯文本内容，完全不会触发Markdown/LaTeX格式解析：

  print(df.head())
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者nitin bhatt