你可以试试;

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

虽然这个问题并非如此，但压缩数据也可能出现此错误。显式地设置kwarg压缩值解决了我的问题。

result = pandas.read_csv(data_source, compression='gzip')

大多数有用的答案已经提到了，但是我建议将pandas数据框架保存为parquet文件。Parquet文件没有这个问题，同时它们是内存高效的。

这看起来很丑，但你会有你的数据框架

import re
path = 'GOOG Key Ratios.csv'

try:
    data = pd.read_csv(path)
except Exception as e:
    val = re.findall('tokenizing.{1,100}\s*Expected\s*(\d{1,2})\s*',str(e),re.I)
    data = pd.read_csv(path, skiprows=int(val[0])-1)

我从同事那里收到了.csv文件，当我试图使用pd.read_csv()读取csv文件时，我收到了类似的错误。显然，它试图使用第一行来为数据框架生成列，但许多行包含的列比第一行所暗示的要多。我最终通过简单地打开文件并重新保存为.csv并再次使用pd.read_csv()来解决这个问题。

对于那些在linux操作系统上使用Python 3有类似问题的人。

pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Calling
read(nbytes) on source failed. Try engine='python'.

试一试:

df.read_csv('file.csv', encoding='utf8', engine='python')