我从同事那里收到了.csv文件，当我试图使用pd.read_csv()读取csv文件时，我收到了类似的错误。显然，它试图使用第一行来为数据框架生成列，但许多行包含的列比第一行所暗示的要多。我最终通过简单地打开文件并重新保存为.csv并再次使用pd.read_csv()来解决这个问题。

我也遇到过同样的问题。在同一个源文件上使用pd.read_table()似乎可以工作。我找不到原因，但对我的情况来说，这是一个有用的变通办法。也许有更博学的人能解释清楚为什么它能起作用。

编辑: 我发现，当文件中的某些文本与实际数据的格式不一致时，这个错误就会出现。这通常是页眉或页脚信息(大于一行，所以skip_header不起作用)，它们不会被与实际数据相同数量的逗号分隔(当使用read_csv时)。使用read_table使用制表符作为分隔符，可以避免用户当前错误，但引入其他错误。

我通常通过将额外的数据读入文件，然后使用read_csv()方法来解决这个问题。

具体的解决方案可能因您的实际文件而异，但这种方法在一些情况下对我来说是有效的

以下是对我有用的(我张贴了这个答案，因为我在谷歌协作笔记本中特别遇到了这个问题):

df = pd.read_csv("/path/foo.csv", delimiter=';', skiprows=0, low_memory=False)

问题可能与文件问题，在我的情况下，问题在重命名文件后得到解决。还没弄清楚原因。

我有一个类似的情况

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

工作

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”)可能会有问题。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。

一旦你知道了错误的本质，在导入之前，从文本编辑器(例如Sublime text 3或notepad++)中进行查找-替换可能是最简单的。