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!!

我有一个类似的错误，问题是我有一些转义引号在我的csv文件，需要设置escapechar参数适当。

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:)

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

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)

你可以试试;

data = pd.read_csv('file1.csv', sep='\t')