我遇到过好几次这种大体积中文CSV文件导入的坑，给你几个按优先级排序的解决方案，一步步来试：

• 先跳过列名检查，直接导入
  错误提示里的make.names是R在把列名转换成合法变量名时出错了，你可以先关闭这个检查，导入后再处理列名：

  dat <- read.csv("data.csv", header=T, encoding="UTF-8", stringsAsFactors=F, check.names=FALSE)
  

  如果成功导入，再回头看列名里有没有特殊字符（比如全角的逗号、冒号，或者非标准中文符号），手动修改即可。

• 用更高效的大文件读取工具：data.table::fread
  base R的read.csv处理大文件效率低，编码兼容性也不如fread。先安装并加载data.table包，再尝试读取：

  install.packages("data.table")
  library(data.table)
  dat <- fread("data.csv", encoding="UTF-8", header=TRUE, stringsAsFactors=FALSE)
  

  fread会自动检测很多编码问题，而且读取470M的文件速度会快很多，大概率能绕过列名的小问题。

• 排查文件实际编码，调整参数
  有时候你以为是UTF-8，但文件实际是GBK/GB2312编码（尤其是Windows下生成的CSV）。先读取第一行检测编码：

  # 读取第一行
  first_line <- readLines("data.csv", n=1)
  # 查看编码
  Encoding(first_line)
  

  如果结果是"unknown"或者"GBK"，就把编码参数改成对应的：

  # 用GBK编码读取
  dat <- read.csv("data.csv", header=T, encoding="GBK", stringsAsFactors=F)
  # 或者用fileEncoding指定输入文件编码（Windows下更可靠）
  dat <- read.csv("data.csv", header=T, fileEncoding="GBK", stringsAsFactors=F)
  

• 分块读取排查问题行
  因为文件太大没法全读，你可以先读前几行看看内容：

  # 读前10行，不加载整个文件
  dat_sample <- read.csv("data.csv", header=T, encoding="UTF-8", stringsAsFactors=F, nrows=10)
  # 或者直接读前5行文本
  head(readLines("data.csv", encoding="UTF-8"), 5)
  

  这样能快速定位第一行（列名）里有没有异常字符，比如不可见的控制字符、乱码片段，找到后可以用支持大文件的文本编辑器（比如Notepad++）修改列名，再重新导入。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tina