1、pandas解决“pandas.parser.CParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 2 fields in line 3, s”
2、中文编码问题
【所谓unicode】
unicode是一种类似于符号集的抽象编码，它只规定了符号的二进制代码，却没有规定这个二进制代码应该如何存储。也就是它只是一种内部表示，不能直接保存。所以存储时需要规定一种存储形式，比如utf-8和utf-16等。理论上unicode是一种能够容纳全世界所有语言文字的编码方案。（其他编码格式不再多说）
【所谓GB码】
GB就是“国标”的意思，即：中华人民共和国国家标准。GB码是面向汉字的编码，包括GB2312（GB2312-80），GBK，GB18030，表示范围从小到大递增，而且基本是向下兼容的。此外经常遇到一种叫做CP936的编码，实际上可以大概看做是GBK。
【判断编码】
1、使用isinstance(s, str)来判断一个字符串是否为一般字符串（str为ascii类型的字符串，utf-8、utf-16、GB2312、GBK等都是ascii类型的字符串）；
使用isinstance(s, unicode)来判断一个字符串是否为unicode编码形式的字符串（unicode编码的字符串才是unicode类型的字符串）。
2、使用type()或者.__class__
在编码正确的情况下：
例如：stra = "中", 则使用type(stra)的结果是<type 'str'>，表明为ascii类型字符串；
例如：strb = u"中", 则使用type(strb)的结果是<type 'unicode'>，表明为unicode类型字符串。
3、在将字典数据转换成DataFrame时，出现
【解决方法】：
添加参数：index = [0]
r = pd.DataFrame(r,index = [0])
4.在进行数据大小的条件比较时，出现：
这种问题是因为数据当中出现了字符串类型或者其他，可以
使用value_counts发现数据内容，可能会含有空值，该空值比较特殊，既不是None，也不是Null，而是一个空格
in: data1['coupon_money'].value_count()
找到这些行之后删除就能解决这个问题。删除：data.drop(行号1，行号2，...)