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。

在处理类似的解析错误时，我发现另一种方法很有用，它使用CSV模块将数据重新路由到pandas df。例如:

import csv
import pandas as pd
path = 'C:/FileLocation/'
file = 'filename.csv'
f = open(path+file,'rt')
reader = csv.reader(f)

#once contents are available, I then put them in a list
csv_list = []
for l in reader:
    csv_list.append(l)
f.close()
#now pandas has no problem getting into a df
df = pd.DataFrame(csv_list)

我发现CSV模块对于格式不佳的逗号分隔的文件更加健壮，因此已经成功地用这种方法解决了诸如此类的问题。

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。

使用 熊猫。read_csv (CSVFILENAME,头= None, 9 = " ")

当试图从链接中读取CSV数据时

http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/adult/adult.data

我将该网站的数据复制到我的csv文件中。它有额外的空格，所以使用sep ='， '并且它工作:)

您的CSV文件可能有可变的列数，read_csv从前几行推断出列数。在这种情况下有两种解决方法:

1)将CSV文件更改为具有最大列数的虚拟第一行(并指定header=[0])

2)或者使用names = list(range(0,N))，其中N是最大列数。

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='::')