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。

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。

这肯定是分隔符的问题，因为大多数csv csv都是使用sep='/t'创建的，所以尝试使用分隔符/t的制表符(\t)来读取csv。所以，尝试使用下面的代码行打开。

data=pd.read_csv("File_path", sep='\t')

我有同样的问题，当read_csv: ParserError:错误标记数据。 我只是把旧的csv文件保存为一个新的csv文件。问题解决了!

下面的命令序列工作(我丢失了数据的第一行-no header=None present-，但至少它加载):

Df = pd.read_csv(文件名， usecols =范围(0,42)) df。列=[‘年’,‘莫’,‘天’,“人力资源”,“分”,“秒”,“猎狗”, ' error '， ' rectype '， ' lane '， ' speed '， ' class '， ' length ' ' gvw ' ' esal ' ' w1 ' ' s1 ' ' w2 ' ' s2 ' ' w3 ' ' s3 ' ' w4 ' ' s4 ' ' w5 ' ' s5 ' ' w6 ' ' s6 ' ' w7 ' ' s7 ' ' w8 ' ' s8 ' ' w9 ' ' s9 ' ' w10 ' ' s10 ' ' w11 '， ' s11 '， ' w12 '， ' s12 '， ' w13 '， ' s13 '， ' w14 ']

以下不工作:

Df = pd.read_csv(文件名， 名称=[‘年’,‘莫’,‘天’,“人力资源”,“分”,“秒”,“猎狗”, ' error '， ' rectype '， ' lane '， ' speed '， ' class '， ' length ' ' gvw ' ' esal ' ' w1 ' ' s1 ' ' w2 ' ' s2 ' ' w3 ' ' s3 ' ' w4 ' ' s4 ' ' w5 ' ' s5 ' ' w6 ' ' s6 ' ' w7 ' ' s7 ' ' w8 ' ' s8 ' ' w9 ' ' s9 ' ' w10 ' ' s10 ' ' w11 '， ' s11 '， ' w12 '， ' s12 '， ' w13 '， ' s13 '， ' w14 ']， usecols =范围(0,42))

CParserError:标记数据错误。C错误:在1605634行中预期有53个字段，看到54 以下不工作:

df = pd read_csv(文件) 标题=郎)

CParserError:标记数据错误。C错误:在1605634行中预期有53个字段，看到54

因此，在你的问题中，你必须传递usecols=range(0,2)

使用 熊猫。read_csv (CSVFILENAME,头= None, 9 = " ")

当试图从链接中读取CSV数据时

http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/adult/adult.data

我将该网站的数据复制到我的csv文件中。它有额外的空格，所以使用sep ='， '并且它工作:)