我遇到过这样的错误，一个丢失的引号。我使用映射软件，当导出以逗号分隔的文件时，它会在文本项周围加上引号。使用引号的文本(例如:' =英尺和' =英寸)可能会导致分隔符冲突。考虑下面这个例子，5英寸的测井曲线打印很差:

UWI_key,经度,纬度,备注 US42051316890000, 30.4386484, -96.4330734,“可怜的5””

用5英寸作为5英寸的简写，最终会给工作带来麻烦。Excel会简单地去掉额外的引号，但是Pandas没有上面提到的error_bad_lines=False参数就会失效。

你可以这样做，以避免问题-

train = pd.read_csv('/home/Project/output.csv' , header=None)

just add - header=None

希望这能有所帮助!!

解析器被文件头弄糊涂了。它读取第一行并从该行推断列数。但是前两行并不能代表文件中的实际数据。

用data = pd试试。read_csv(路径,skiprows = 2)

虽然这个问题并非如此，但压缩数据也可能出现此错误。显式地设置kwarg压缩值解决了我的问题。

result = pandas.read_csv(data_source, compression='gzip')

在我的例子中，这是因为csv文件的第一行和最后两行格式与文件的中间内容不同。

因此，我所做的是将csv文件作为字符串打开，解析字符串的内容，然后使用read_csv获取数据帧。

import io
import pandas as pd

file = open(f'{file_path}/{file_name}', 'r')
content = file.read()

# change new line character from '\r\n' to '\n'
lines = content.replace('\r', '').split('\n')

# Remove the first and last 2 lines of the file
# StringIO can be considered as a file stored in memory
df = pd.read_csv(StringIO("\n".join(lines[2:-2])), header=None)

你也可以试试;

data = pd.read_csv('file1.csv', on_bad_lines='skip')

请注意，这将导致有问题的行被跳过。

Edit

对于熊猫< 1.3.0尝试

data = pd.read_csv("file1.csv", error_bad_lines=False)

根据熊猫API参考。