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。

解决方法简单:在excel中打开csv文件，并保存为csv格式的不同名称文件。再次尝试导入它spyder，你的问题将得到解决!

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)

下面的命令序列工作(我丢失了数据的第一行-no header=None present-，但至少它加载):

Df = pd.read_csv(文件名， usecols =范围(0,42)) df。列=[‘年’,‘莫’,‘天’,“人力资源”,“分”,“秒”,“猎狗”, ' error '， ' rectype '， ' lane '， ' speed '， ' class '， ' length ' ' gvw ' ' esal ' ' w1 ' ' s1 ' ' w2 ' ' s2 ' ' w3 ' ' s3 ' ' w4 ' ' s4 ' ' w5 ' ' s5 ' ' w6 ' ' s6 ' ' w7 ' ' s7 ' ' w8 ' ' s8 ' ' w9 ' ' s9 ' ' w10 ' ' s10 ' ' w11 '， ' s11 '， ' w12 '， ' s12 '， ' w13 '， ' s13 '， ' w14 ']

以下不工作:

Df = pd.read_csv(文件名， 名称=[‘年’,‘莫’,‘天’,“人力资源”,“分”,“秒”,“猎狗”, ' error '， ' rectype '， ' lane '， ' speed '， ' class '， ' length ' ' gvw ' ' esal ' ' w1 ' ' s1 ' ' w2 ' ' s2 ' ' w3 ' ' s3 ' ' w4 ' ' s4 ' ' w5 ' ' s5 ' ' w6 ' ' s6 ' ' w7 ' ' s7 ' ' w8 ' ' s8 ' ' w9 ' ' s9 ' ' w10 ' ' s10 ' ' w11 '， ' s11 '， ' w12 '， ' s12 '， ' w13 '， ' s13 '， ' w14 ']， usecols =范围(0,42))

CParserError:标记数据错误。C错误:在1605634行中预期有53个字段，看到54 以下不工作:

df = pd read_csv(文件) 标题=郎)

CParserError:标记数据错误。C错误:在1605634行中预期有53个字段，看到54

因此，在你的问题中，你必须传递usecols=range(0,2)

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)

对我来说，问题是一个新列被附加到我的CSV盘中。如果我使用error_bad_lines=False，接受的答案解决方案将不起作用，因为未来的每一行都将被丢弃。

这种情况下的解决方案是使用pd.read_csv()中的usecols参数。通过这种方式，我可以只指定需要读入CSV中的列，并且只要标题列存在(并且列名不改变)，我的Python代码将对未来的CSV更改保持弹性。

usecols : list-like or callable, optional Return a subset of the columns. If list-like, all elements must either be positional (i.e. integer indices into the document columns) or strings that correspond to column names provided either by the user in names or inferred from the document header row(s). For example, a valid list-like usecols parameter would be [0, 1, 2] or ['foo', 'bar', 'baz']. Element order is ignored, so usecols=[0, 1] is the same as [1, 0]. To instantiate a DataFrame from data with element order preserved use pd.read_csv(data, usecols=['foo', 'bar'])[['foo', 'bar']] for columns in ['foo', 'bar'] order or pd.read_csv(data, usecols=['foo', 'bar'])[['bar', 'foo']] for ['bar', 'foo'] order.

例子

my_columns = ['foo', 'bar', 'bob']
df = pd.read_csv(file_path, usecols=my_columns)

这样做的另一个好处是，如果我只使用一个有18-20列的CSV中的3-4列，我可以将更少的数据加载到内存中。