我有一个类似的情况

train = pd.read_csv('input.csv' , encoding='latin1',engine='python') 

工作

我也遇到过同样的问题。在同一个源文件上使用pd.read_table()似乎可以工作。我找不到原因，但对我的情况来说，这是一个有用的变通办法。也许有更博学的人能解释清楚为什么它能起作用。

编辑: 我发现，当文件中的某些文本与实际数据的格式不一致时，这个错误就会出现。这通常是页眉或页脚信息(大于一行，所以skip_header不起作用)，它们不会被与实际数据相同数量的逗号分隔(当使用read_csv时)。使用read_table使用制表符作为分隔符，可以避免用户当前错误，但引入其他错误。

我通常通过将额外的数据读入文件，然后使用read_csv()方法来解决这个问题。

具体的解决方案可能因您的实际文件而异，但这种方法在一些情况下对我来说是有效的

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!

有时候问题不在于如何使用python，而在于如何处理原始数据。 我得到了这个错误信息

Error tokenizing data. C error: Expected 18 fields in line 72, saw 19.

结果发现，在列描述中有时会有逗号。这意味着需要清理CSV文件或使用另一个分隔符。

你可以试试;

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

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。