【发布时间】：2017-12-18 17:05:17
【问题描述】：
我正在尝试使用大型训练数据集执行情绪分析。问题是，当我使用“sampleTweets.csv”进行分析时，一切都很好，只是分析不准确，因为 sampleTweets 数据集太小。
当我使用较大的数据集（例如“full_training_dataset.csv”）时，出现以下错误
返回 codecs.charmap_decode(input,self.errors,decoding_table)[0] UnicodeDecodeError：“charmap”编解码器无法解码位置 6961 中的字节 0x9d：字符映射到
我尝试添加 encoding="utf-8" 和其他编码，例如 latin-1，但是当我这样做时，程序会继续运行，而不会在控制台中产生任何结果。
以下是代码，这是项目的github链接：https://github.com/ravikiranj/twitter-sentiment-analyzer，我用的是simpleDemo.py文件。
#Read the tweets one by one and process it
inpTweets = csv.reader(open('data/full_training_dataset.csv', 'r'), delimiter=',', quotechar='|')
stopWords = getStopWordList('data/feature_list/stopwords.txt')
count = 0
featureList = []
tweets = []
for row in inpTweets:
sentiment = row[0]
tweet = row[1]
processedTweet = processTweet(tweet)
featureVector = getFeatureVector(processedTweet, stopWords)
featureList.extend(featureVector)
tweets.append((featureVector, sentiment))
【问题讨论】：
标签： python csv character-encoding