windows下读csv需显式指定encoding：gbk文件用"gbk"或"gb18030"，utf-8文件用"utf-8-sig"；pandas中统一用sep而非delimiter，避免冲突；字段含特殊字符时应调整quoting或engine参数。
open() 读 CSV 不加 encoding 会乱码
Windows 默认用 GBK 编码存 CSV，而 Python 3 的 open() 在多数系统上默认用 UTF-8 解码。不显式指定编码，中文列名或内容直接变 UnicodeDecodeError 或一堆问号。
- Windows 上保存的 CSV，优先试
encoding="gbk"（或"gb18030"，兼容性更好） - Mac/Linux 或明确是 UTF-8 导出的文件，用
encoding="utf-8-sig"——-sig能自动跳过 BOM，避免首列名前多出\ufeff - 别依赖
locale.getpreferredencoding()，它在不同环境返回不稳定，尤其打包成 exe 后常失效
pandas.read_csv() 的 sep 和 delimiter 别混用
sep 和 delimiter 是同一个参数的两个别名，但 pandas 只认 sep 为首选；如果同时传两者，会报 TypeError: read_csv() got multiple values for argument 'sep'。
- 统一用
sep=","，逗号分隔时可省略；制表符用sep="\t"；中文 Excel 导出的 CSV 有时用sep="，"（全角逗号），需手动确认 - 遇到字段内含换行或引号，别硬调
sep，先检查是否该用quoting=csv.QUOTE_MINIMAL（配合import csv）或设engine="python"避免 C 引擎解析失败 -
sep=None并不会自动推断分隔符，而是触发csv.Sniffer，但小文件（
写 CSV 时 newline="" 必须显式传给 open()
Windows 下用 open(..., "w") 写 CSV，若不加 newline=""，csv.writer 或 to_csv() 会在每行末额外加一个 \r\r\n，导致 Excel 打开时多出空行。
小麦企业网站展示系统介绍：一、安装使用将xiaomai.sql导入数据库二、后台登录后台帐号，密码默认都是admin,config.php 配置文件可根据自行需要修改，IP地址，数据库用户名，密码，及表名后台目录默认admin，支持自行任意修改目录名三、注意事项1 本源码完全免费，采用伪静态，减少不必要的源码重复，速度更快，支持二次开发。2、注明本程序编码为UTF8，如发生乱码，请注意修改编码3、
- 正确写法是
open("out.csv", "w", newline="")—— 注意是空字符串，不是None或"\n" -
pandas.DataFrame.to_csv()内部已处理这点，不用管newline，但如果你用csv.writer手动写，这步不能漏 - 这个参数对 Linux/macOS 无害，所以统一加上更安全，别按系统条件判断
to_csv() 的 index 参数一不留神就多出一列
DataFrame.to_csv() 默认写入行索引（即第 0 列是数字序号），看起来像“多了一列”，尤其原始数据本就有 ID 列时，容易误以为数据错位。
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
- 绝大多数场景应显式写
index=False，除非你真需要把索引当一列导出 - 如果原 DataFrame 索引是带名的（
df.index.name == "user_id"），且你设了index=True，那导出 CSV 第一列名会是user_id，但内容仍是行号——这不是 bug，是索引名和索引值分离导致的，得先reset_index(drop=False)再导出才一致 - 用
to_csv(index_label="id")改列名只在index=True时生效，别指望它拯救index=False的场景
CSV 看似简单，但编码、换行、索引、分隔符这四点只要漏一个，就可能让下游同学花半小时查不出为啥 Excel 里文字挤在一起、行数对不上、或者第一列莫名多出数字。实际项目里，建议把常用读写逻辑封装成小函数，把 encoding、newline、index 这些都固化下来，比每次临时想保险得多。
