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。

我遇到了这个问题，我试图在不传递列名的情况下读取CSV。

df = pd.read_csv(filename, header=None)

我事先在一个列表中指定了列名，然后将它们传递到名称中，它立即解决了这个问题。如果您没有设置列名，您可以创建与数据中可能存在的最大列数量一样多的占位符名称。

col_names = ["col1", "col2", "col3", ...]
df = pd.read_csv(filename, names=col_names)

你也可以试试;

data = pd.read_csv('file1.csv', on_bad_lines='skip')

请注意，这将导致有问题的行被跳过。

Edit

对于熊猫< 1.3.0尝试

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

根据熊猫API参考。

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)

据我所知，在查看了您的文件后，问题是您试图加载的csv文件有多个表。有空行，或者包含表标题的行。试着看看这个Stackoverflow的答案。它展示了如何以编程方式实现这一点。

另一种动态方法是使用csv模块，一次读取每一行，并进行健全检查/正则表达式，以推断该行是否为(title/header/values/blank)。使用这种方法还有一个优点，你可以根据需要在python对象中分割/追加/收集数据。

最简单的方法是在手动选择表格并将其复制到剪贴板后使用pandas函数pd.read_clipboard()，以防您可以在excel或其他工具中打开csv。

无关:

此外，与您的问题无关，但因为没有人提到这一点:我在从UCI加载一些数据集(如seeds_dataset.txt)时遇到了同样的问题。在我的例子中，发生错误是因为一些分隔符的空格比真正的制表符多。例如，请参见下面的第3行

14.38   14.21   0.8951  5.386   3.312   2.462   4.956   1
14.69   14.49   0.8799  5.563   3.259   3.586   5.219   1
14.11   14.1    0.8911  5.42    3.302   2.7     5       1

因此，在分隔符模式中使用\t+而不是\t。

data = pd.read_csv(path, sep='\t+`, header=None)

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。