检查是否使用正确的分隔符加载csv。

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

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

这看起来很丑，但你会有你的数据框架

import re
path = 'GOOG Key Ratios.csv'

try:
    data = pd.read_csv(path)
except Exception as e:
    val = re.findall('tokenizing.{1,100}\s*Expected\s*(\d{1,2})\s*',str(e),re.I)
    data = pd.read_csv(path, skiprows=int(val[0])-1)

我自己也遇到过几次这样的问题。几乎每次，原因都是我试图打开的文件一开始就不是一个正确保存的CSV。这里的“适当”是指每一行都有相同数量的分隔符或列。

通常发生这种情况是因为我在Excel中打开了CSV，然后不恰当地保存了它。尽管文件扩展名仍然是. CSV，但纯CSV格式已经被改变了。

任何以pandas to_csv保存的文件都将被正确格式化，不应该有这个问题。但如果你用另一个程序打开它，它可能会改变结构。

希望这能有所帮助。

在我的例子中，分隔符不是默认的“，”，而是Tab。

pd.read_csv(file_name.csv, sep='\\t',lineterminator='\\r', engine='python', header='infer')

注意:“\t”并不像某些来源所建议的那样有效。“\\t”是必需的。

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)