Pandas读取CSV列名显示Unnamed及乱码问题解决方法

• 编码参数配置错误：代码中硬编码指定encoding='cp1252'，与文件实际的UTF-16 LE BOM编码不匹配。文件开头的UTF-16 LE BOM标识（字节0xFF 0xFE）被cp1252编码错误解析为ÿþ两个乱码字符，附着在第一列首部；同时编码解析错位导致分隔符~识别逻辑异常，pandas无法正确切分首行存储的真实列名，最终出现第一列乱码、其余列全部被标记为Unnamed的全列异常，自然无法通过真实列名索引到对应字段，触发KeyError。
• 列名拼写错误：代码中索引列使用的名称为OrdId，与文件实际存储的列名OrderID拼写不一致，即使编码配置正确，该拼写错误也会触发KeyError。

调整read_csv的编码参数为适配UTF-16 LE BOM的取值，同时修正列名拼写即可，修正后的可运行代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv(
    filepath_or_buffer='/dbfs/FileStore/tables/MyDataFile.txt',
    sep='~',
    low_memory=False,
    quotechar='"',
    header=0,  # 显式指定首行为列名，替代默认的infer逻辑，稳定性更高
    encoding='utf-16'  # pandas可自动识别带BOM的UTF-16 LE/BE编码，无需额外指定带BOM的特殊编码值
)

# 使用和文件一致的正确列名索引
print(df['OrderID'])

验证方式：读取完成后执行print(df.columns.tolist())，如果输出列表正常显示FirstName/LastName/OrderID等真实列名，无乱码、无Unnamed标记列，即代表加载成功。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者nam