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。

有时单元格中有一个逗号“，”。因此，熊猫不能读它。 尝试使用“;”分隔符

df = pd.read_csv(r'yourpath', delimiter=";")

以下是对我有用的(我张贴了这个答案，因为我在谷歌协作笔记本中特别遇到了这个问题):

df = pd.read_csv("/path/foo.csv", delimiter=';', skiprows=0, low_memory=False)

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)

你可以使用:

pd.read_csv("mycsv.csv", delimiter=";")

熊猫1.4.4

它可以是文件的分隔符，将其作为文本文件打开，查找分隔符。然后，您将拥有可以为空且未命名的列，因为行包含太多分隔符。

因此，您可以使用pandas来处理它们并检查值。对我来说，这比在我的情况下跳过台词要好。

标记数据错误。C错误:第3行有2个字段，见12

这个错误给出了解决问题“Expected 2 fields in line 3, saw 12”的线索，saw 12表示第二行长度为12，第一行长度为2。

当您有如下所示的数据时，如果您跳过行，那么大部分数据将被跳过

data = """1,2,3
1,2,3,4
1,2,3,4,5
1,2
1,2,3,4"""

如果您不想跳过任何行，请执行以下操作

#First lets find the maximum column for all the rows
with open("file_name.csv", 'r') as temp_f:
    # get No of columns in each line
    col_count = [ len(l.split(",")) for l in temp_f.readlines() ]

### Generate column names  (names will be 0, 1, 2, ..., maximum columns - 1)
column_names = [i for i in range(max(col_count))] 

import pandas as pd
# inside range set the maximum value you can see in "Expected 4 fields in line 2, saw 8"
# here will be 8 
data = pd.read_csv("file_name.csv",header = None,names=column_names )

使用range而不是手动设置名称，因为当您有很多列时，这样做会很麻烦。

此外，如果需要使用均匀的数据长度，可以将NaN值填充为0。如。对于聚类(k-means)

new_data = data.fillna(0)