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)

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')

你可以使用:

pd.read_csv("mycsv.csv", delimiter=";")

熊猫1.4.4

它可以是文件的分隔符，将其作为文本文件打开，查找分隔符。然后，您将拥有可以为空且未命名的列，因为行包含太多分隔符。

因此，您可以使用pandas来处理它们并检查值。对我来说，这比在我的情况下跳过台词要好。

我有一个类似的错误，问题是我有一些转义引号在我的csv文件，需要设置escapechar参数适当。

你可以试试;

data = pd.read_csv('file1.csv', sep='\t')

这就是我所做的。

Sep ='::'解决了我的问题:

data=pd.read_csv('C:\\Users\\HP\\Downloads\\NPL ASSINGMENT 2 imdb_labelled\\imdb_labelled.txt',engine='python',header=None,sep='::')