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。

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。

我使用的数据集有很多引号(")使用无关的格式。我能够通过包含read_csv()的这个参数来修复这个错误:

quoting=3 # 3 correlates to csv.QUOTE_NONE for pandas

对于这个问题，我遇到了多种解决方案。很多人也给出了最好的解释。但对于初学者来说，我认为以下两种方法就足够了:

import pandas as pd

#Method 1

data = pd.read_csv('file1.csv', error_bad_lines=False)
#Note that this will cause the offending lines to be skipped.

#Method 2 using sep

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

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)

我有一个类似的情况

train = pd.read_csv('input.csv' , encoding='latin1',engine='python') 

工作