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!!

解析器被文件头弄糊涂了。它读取第一行并从该行推断列数。但是前两行并不能代表文件中的实际数据。

用data = pd试试。read_csv(路径,skiprows = 2)

你可以使用:

pd.read_csv("mycsv.csv", delimiter=";")

熊猫1.4.4

它可以是文件的分隔符，将其作为文本文件打开，查找分隔符。然后，您将拥有可以为空且未命名的列，因为行包含太多分隔符。

因此，您可以使用pandas来处理它们并检查值。对我来说，这比在我的情况下跳过台词要好。

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)

在我的例子中，这是因为csv文件的第一行和最后两行格式与文件的中间内容不同。

因此，我所做的是将csv文件作为字符串打开，解析字符串的内容，然后使用read_csv获取数据帧。

import io
import pandas as pd

file = open(f'{file_path}/{file_name}', 'r')
content = file.read()

# change new line character from '\r\n' to '\n'
lines = content.replace('\r', '').split('\n')

# Remove the first and last 2 lines of the file
# StringIO can be considered as a file stored in memory
df = pd.read_csv(StringIO("\n".join(lines[2:-2])), header=None)

我有同样的问题，当read_csv: ParserError:错误标记数据。 我只是把旧的csv文件保存为一个新的csv文件。问题解决了!