我有一个已有行号的数据集，我使用index_col:

pd.read_csv('train.csv', index_col=0)

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!

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。

我有一个已有行号的数据集，我使用index_col:

pd.read_csv('train.csv', index_col=0)

我有一个类似的问题，而试图读取一个制表符分隔表与空格，逗号和引号:

1115794 4218    "k__Bacteria", "p__Firmicutes", "c__Bacilli", "o__Bacillales", "f__Bacillaceae", ""
1144102 3180    "k__Bacteria", "p__Firmicutes", "c__Bacilli", "o__Bacillales", "f__Bacillaceae", "g__Bacillus", ""
368444  2328    "k__Bacteria", "p__Bacteroidetes", "c__Bacteroidia", "o__Bacteroidales", "f__Bacteroidaceae", "g__Bacteroides", ""



import pandas as pd
# Same error for read_table
counts = pd.read_csv(path_counts, sep='\t', index_col=2, header=None, engine = 'c')

pandas.io.common.CParserError: Error tokenizing data. C error: out of memory

这表明它与C解析引擎(这是默认的)有关。也许换成python会改变一切

counts = pd.read_table(path_counts, sep='\t', index_col=2, header=None, engine='python')

Segmentation fault (core dumped)

这是一个不同的错误。 如果我们继续尝试从表中删除空格，来自python-engine的错误再次改变:

1115794 4218    "k__Bacteria","p__Firmicutes","c__Bacilli","o__Bacillales","f__Bacillaceae",""
1144102 3180    "k__Bacteria","p__Firmicutes","c__Bacilli","o__Bacillales","f__Bacillaceae","g__Bacillus",""
368444  2328    "k__Bacteria","p__Bacteroidetes","c__Bacteroidia","o__Bacteroidales","f__Bacteroidaceae","g__Bacteroides",""


_csv.Error: '   ' expected after '"'

很明显，熊猫在解析我们的行时遇到了问题。为了用python引擎解析一个表，我需要事先从表中删除所有的空格和引号。与此同时，c引擎不断崩溃，即使逗号在行。 为了避免创建一个带有替换的新文件，我这样做了，因为我的表很小:

from io import StringIO
with open(path_counts) as f:
    input = StringIO(f.read().replace('", ""', '').replace('"', '').replace(', ', ',').replace('\0',''))
    counts = pd.read_table(input, sep='\t', index_col=2, header=None, engine='python')

博士tl; 更改解析引擎，尽量避免在数据中使用任何非分隔的引号/逗号/空格。

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。