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。

我使用的数据集有很多引号(")使用无关的格式。我能够通过包含read_csv()的这个参数来修复这个错误:

quoting=3 # 3 correlates to csv.QUOTE_NONE for pandas

这可能是个问题

数据中的分隔符 第一行，正如@TomAugspurger所指出的

要解决这个问题，请在调用read_csv时尝试指定sep和/或头参数。例如,

df = pandas.read_csv(filepath, sep='delimiter', header=None)

在上面的代码中，sep定义了您的分隔符和header=None，告诉pandas您的源数据没有作为标题/列标题的行。因此，文档说:“如果文件不包含标题行，那么你应该显式地传递header=None”。在这种情况下，pandas会自动为每个字段{0,1,2，…}创建整数索引。

根据文档，分隔符应该不是问题。文档中说“如果sep为None[未指定]，将尝试自动确定此值。”然而，我在这方面运气不太好，包括带有明显分隔符的实例。

另一种解决方案可能是尝试自动检测分隔符

# use the first 2 lines of the file to detect separator
temp_lines = csv_file.readline() + '\n' + csv_file.readline()
dialect = csv.Sniffer().sniff(temp_lines, delimiters=';,')

# remember to go back to the start of the file for the next time it's read
csv_file.seek(0) 

df = pd.read_csv(csv_file, sep=dialect.delimiter)

我遇到过这样的错误，一个丢失的引号。我使用映射软件，当导出以逗号分隔的文件时，它会在文本项周围加上引号。使用引号的文本(例如:' =英尺和' =英寸)可能会导致分隔符冲突。考虑下面这个例子，5英寸的测井曲线打印很差:

UWI_key,经度,纬度,备注 US42051316890000, 30.4386484, -96.4330734,“可怜的5””

用5英寸作为5英寸的简写，最终会给工作带来麻烦。Excel会简单地去掉额外的引号，但是Pandas没有上面提到的error_bad_lines=False参数就会失效。

我遇到过这样的错误，一个丢失的引号。我使用映射软件，当导出以逗号分隔的文件时，它会在文本项周围加上引号。使用引号的文本(例如:“=英尺”和“=英寸”)可能会有问题。考虑下面这个例子，5英寸的测井曲线打印很差:

UWI_key,经度,纬度,备注 US42051316890000, 30.4386484, -96.4330734,“可怜的5””

用5英寸作为5英寸的简写，最终会给工作带来麻烦。Excel会简单地去掉额外的引号，但是Pandas没有上面提到的error_bad_lines=False参数就会失效。

一旦你知道了错误的本质，在导入之前，从文本编辑器(例如Sublime text 3或notepad++)中进行查找-替换可能是最简单的。

我也有这个问题，但可能是出于不同的原因。我在我的CSV中有一些尾随逗号，添加了熊猫试图读取的额外列。使用以下方法是可行的，但它只是忽略了不好的行:

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

如果你想让代码行看起来很丑，你可以这样做:

line     = []
expected = []
saw      = []     
cont     = True 

while cont == True:     
    try:
        data = pd.read_csv('file1.csv',skiprows=line)
        cont = False
    except Exception as e:    
        errortype = e.message.split('.')[0].strip()                                
        if errortype == 'Error tokenizing data':                        
           cerror      = e.message.split(':')[1].strip().replace(',','')
           nums        = [n for n in cerror.split(' ') if str.isdigit(n)]
           expected.append(int(nums[0]))
           saw.append(int(nums[2]))
           line.append(int(nums[1])-1)
         else:
           cerror      = 'Unknown'
           print 'Unknown Error - 222'

if line != []:
    # Handle the errors however you want

我接着写了一个脚本，将这些行重新插入到DataFrame中，因为坏的行将由上述代码中的变量“line”给出。这一切都可以通过简单地使用csv阅读器来避免。希望熊猫的开发人员能够在未来更容易地处理这种情况。