它为我工作与low_memory = False同时导入一个数据帧。这就是所有对我有效的改变:

df = pd.read_csv('export4_16.csv',low_memory=False)

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.*")

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。

正如fireynx前面提到的，如果显式指定了dtype，并且存在与该dtype不兼容的混合数据，则加载将崩溃。我使用了这样的转换器作为变通方法来更改数据类型不兼容的值，这样数据仍然可以加载。

def conv(val):
    if not val:
        return 0    
    try:
        return np.float64(val)
    except:        
        return np.float64(0)

df = pd.read_csv(csv_file,converters={'COL_A':conv,'COL_B':conv})

Try:

dashboard_df = pd.read_csv(p_file, sep=',', error_bad_lines=False, index_col=False, dtype='unicode')

根据熊猫的文件:

dtype:列的类型名称或字典->类型

至于low_memory，默认为True，还没有文档。但我认为这无关紧要。错误消息是通用的，所以无论如何您都不需要处理low_memory。希望这对你有所帮助，如果你还有其他问题，请告诉我

这对我很管用!

dashboard_df = pd.read_csv(p_file, sep=';', error_bad_lines=False, index_col=False, dtype='unicode')