在我的例子中，问题是熊猫版本，所以熊猫1.3.5就像一个魅力。

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)

对于那些在linux操作系统上使用Python 3有类似问题的人。

pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Calling
read(nbytes) on source failed. Try engine='python'.

试一试:

df.read_csv('file.csv', encoding='utf8', engine='python')

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)

我自己也遇到过几次这样的问题。几乎每次，原因都是我试图打开的文件一开始就不是一个正确保存的CSV。这里的“适当”是指每一行都有相同数量的分隔符或列。

通常发生这种情况是因为我在Excel中打开了CSV，然后不恰当地保存了它。尽管文件扩展名仍然是. CSV，但纯CSV格式已经被改变了。

任何以pandas to_csv保存的文件都将被正确格式化，不应该有这个问题。但如果你用另一个程序打开它，它可能会改变结构。

希望这能有所帮助。

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!