我遇到了这个问题，我试图在不传递列名的情况下读取CSV。

df = pd.read_csv(filename, header=None)

我事先在一个列表中指定了列名，然后将它们传递到名称中，它立即解决了这个问题。如果您没有设置列名，您可以创建与数据中可能存在的最大列数量一样多的占位符名称。

col_names = ["col1", "col2", "col3", ...]
df = pd.read_csv(filename, names=col_names)

解析器被文件头弄糊涂了。它读取第一行并从该行推断列数。但是前两行并不能代表文件中的实际数据。

用data = pd试试。read_csv(路径,skiprows = 2)

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。

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

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=";")

我使用的数据集有很多引号(")使用无关的格式。我能够通过包含read_csv()的这个参数来修复这个错误:

quoting=3 # 3 correlates to csv.QUOTE_NONE for pandas