df = pd.read_csv('somefile.csv', low_memory=False)

这应该能解决问题。当从CSV中读取1.8M行时，我得到了完全相同的错误。

根据Jerald Achaibar给出的答案，我们可以检测混合Dytpes警告，并且只在警告发生时使用较慢的python引擎:

import warnings

# Force mixed datatype warning to be a python error so we can catch it and reattempt the 
# load using the slower python engine
warnings.simplefilter('error', pandas.errors.DtypeWarning)
try:
    df = pandas.read_csv(path, sep=sep, encoding=encoding)
except pandas.errors.DtypeWarning:
    df = pandas.read_csv(path, sep=sep, encoding=encoding, engine="python")

df = pd.read_csv('somefile.csv', low_memory=False)

这应该能解决问题。当从CSV中读取1.8M行时，我得到了完全相同的错误。

这对我很管用!

file = pd.read_csv('example.csv', engine='python')

正如错误所示，在使用read_csv()方法时应该指定数据类型。 所以，你应该写

file = pd.read_csv('example.csv', dtype='unicode')

有时候，当其他方法都失败时，你只想告诉熊猫闭嘴:

# Ignore DtypeWarnings from pandas' read_csv                                                                                                                                                                                            
warnings.filterwarnings('ignore', message="^Columns.*")