对我来说，问题是一个新列被附加到我的CSV盘中。如果我使用error_bad_lines=False，接受的答案解决方案将不起作用，因为未来的每一行都将被丢弃。

这种情况下的解决方案是使用pd.read_csv()中的usecols参数。通过这种方式，我可以只指定需要读入CSV中的列，并且只要标题列存在(并且列名不改变)，我的Python代码将对未来的CSV更改保持弹性。

usecols : list-like or callable, optional Return a subset of the columns. If list-like, all elements must either be positional (i.e. integer indices into the document columns) or strings that correspond to column names provided either by the user in names or inferred from the document header row(s). For example, a valid list-like usecols parameter would be [0, 1, 2] or ['foo', 'bar', 'baz']. Element order is ignored, so usecols=[0, 1] is the same as [1, 0]. To instantiate a DataFrame from data with element order preserved use pd.read_csv(data, usecols=['foo', 'bar'])[['foo', 'bar']] for columns in ['foo', 'bar'] order or pd.read_csv(data, usecols=['foo', 'bar'])[['bar', 'foo']] for ['bar', 'foo'] order.

例子

my_columns = ['foo', 'bar', 'bob']
df = pd.read_csv(file_path, usecols=my_columns)

这样做的另一个好处是，如果我只使用一个有18-20列的CSV中的3-4列，我可以将更少的数据加载到内存中。

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)

你可以这样做，以避免问题-

train = pd.read_csv('/home/Project/output.csv' , header=None)

just add - header=None

希望这能有所帮助!!

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!

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)

在我的例子中，这是因为csv文件的第一行和最后两行格式与文件的中间内容不同。

因此，我所做的是将csv文件作为字符串打开，解析字符串的内容，然后使用read_csv获取数据帧。

import io
import pandas as pd

file = open(f'{file_path}/{file_name}', 'r')
content = file.read()

# change new line character from '\r\n' to '\n'
lines = content.replace('\r', '').split('\n')

# Remove the first and last 2 lines of the file
# StringIO can be considered as a file stored in memory
df = pd.read_csv(StringIO("\n".join(lines[2:-2])), header=None)