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)

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!

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

试题:熊猫。read_csv(path, sep = '，'，header=None)

对于这个问题，我遇到了多种解决方案。很多人也给出了最好的解释。但对于初学者来说，我认为以下两种方法就足够了:

import pandas as pd

#Method 1

data = pd.read_csv('file1.csv', error_bad_lines=False)
#Note that this will cause the offending lines to be skipped.

#Method 2 using sep

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

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)