我也有这个问题，但可能是出于不同的原因。我在我的CSV中有一些尾随逗号，添加了熊猫试图读取的额外列。使用以下方法是可行的，但它只是忽略了不好的行:

data = pd.read_csv('file1.csv', error_bad_lines=False)

如果你想让代码行看起来很丑，你可以这样做:

line     = []
expected = []
saw      = []     
cont     = True 

while cont == True:     
    try:
        data = pd.read_csv('file1.csv',skiprows=line)
        cont = False
    except Exception as e:    
        errortype = e.message.split('.')[0].strip()                                
        if errortype == 'Error tokenizing data':                        
           cerror      = e.message.split(':')[1].strip().replace(',','')
           nums        = [n for n in cerror.split(' ') if str.isdigit(n)]
           expected.append(int(nums[0]))
           saw.append(int(nums[2]))
           line.append(int(nums[1])-1)
         else:
           cerror      = 'Unknown'
           print 'Unknown Error - 222'

if line != []:
    # Handle the errors however you want

我接着写了一个脚本，将这些行重新插入到DataFrame中，因为坏的行将由上述代码中的变量“line”给出。这一切都可以通过简单地使用csv阅读器来避免。希望熊猫的开发人员能够在未来更容易地处理这种情况。

你可以这样做，以避免问题-

train = pd.read_csv('/home/Project/output.csv' , header=None)

just add - header=None

希望这能有所帮助!!

我有一个类似的问题，而试图读取一个制表符分隔表与空格，逗号和引号:

1115794 4218    "k__Bacteria", "p__Firmicutes", "c__Bacilli", "o__Bacillales", "f__Bacillaceae", ""
1144102 3180    "k__Bacteria", "p__Firmicutes", "c__Bacilli", "o__Bacillales", "f__Bacillaceae", "g__Bacillus", ""
368444  2328    "k__Bacteria", "p__Bacteroidetes", "c__Bacteroidia", "o__Bacteroidales", "f__Bacteroidaceae", "g__Bacteroides", ""



import pandas as pd
# Same error for read_table
counts = pd.read_csv(path_counts, sep='\t', index_col=2, header=None, engine = 'c')

pandas.io.common.CParserError: Error tokenizing data. C error: out of memory

这表明它与C解析引擎(这是默认的)有关。也许换成python会改变一切

counts = pd.read_table(path_counts, sep='\t', index_col=2, header=None, engine='python')

Segmentation fault (core dumped)

这是一个不同的错误。 如果我们继续尝试从表中删除空格，来自python-engine的错误再次改变:

1115794 4218    "k__Bacteria","p__Firmicutes","c__Bacilli","o__Bacillales","f__Bacillaceae",""
1144102 3180    "k__Bacteria","p__Firmicutes","c__Bacilli","o__Bacillales","f__Bacillaceae","g__Bacillus",""
368444  2328    "k__Bacteria","p__Bacteroidetes","c__Bacteroidia","o__Bacteroidales","f__Bacteroidaceae","g__Bacteroides",""


_csv.Error: '   ' expected after '"'

很明显，熊猫在解析我们的行时遇到了问题。为了用python引擎解析一个表，我需要事先从表中删除所有的空格和引号。与此同时，c引擎不断崩溃，即使逗号在行。 为了避免创建一个带有替换的新文件，我这样做了，因为我的表很小:

from io import StringIO
with open(path_counts) as f:
    input = StringIO(f.read().replace('", ""', '').replace('"', '').replace(', ', ',').replace('\0',''))
    counts = pd.read_table(input, sep='\t', index_col=2, header=None, engine='python')

博士tl; 更改解析引擎，尽量避免在数据中使用任何非分隔的引号/逗号/空格。

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

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')

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='::')