在参数中使用分隔符

pd.read_csv(filename, delimiter=",", encoding='utf-8')

它会读。

大多数有用的答案已经提到了，但是我建议将pandas数据框架保存为parquet文件。Parquet文件没有这个问题，同时它们是内存高效的。

在我的例子中，问题是熊猫版本，所以熊猫1.3.5就像一个魅力。

试题:熊猫。read_csv(path, sep = '，'，header=None)

检查是否使用正确的分隔符加载csv。

df = pd.read_csv(csvname, header=0, sep=",")

我相信解决方案，

,engine='python'
, error_bad_lines = False

如果它是虚拟列并且你想要删除它，这将是很好的。 在我的例子中，第二行确实有更多的列，我希望这些列被积分，并且有列数= MAX(列)。

请参考下面我无法阅读的解决方案:

try:
    df_data = pd.read_csv(PATH, header = bl_header, sep = str_sep)
except pd.errors.ParserError as err:
    str_find = 'saw '
    int_position = int(str(err).find(str_find)) + len(str_find)
    str_nbCol = str(err)[int_position:]
    l_col = range(int(str_nbCol))
    df_data = pd.read_csv(PATH, header = bl_header, sep = str_sep, names = l_col)