我有一个类似的问题，而试图读取一个制表符分隔表与空格，逗号和引号:

1115794 4218    "k__Bacteria", "p__Firmicutes", "c__Bacilli", "o__Bacillales", "f__Bacillaceae", ""
1144102 3180    "k__Bacteria", "p__Firmicutes", "c__Bacilli", "o__Bacillales", "f__Bacillaceae", "g__Bacillus", ""
368444  2328    "k__Bacteria", "p__Bacteroidetes", "c__Bacteroidia", "o__Bacteroidales", "f__Bacteroidaceae", "g__Bacteroides", ""



import pandas as pd
# Same error for read_table
counts = pd.read_csv(path_counts, sep='\t', index_col=2, header=None, engine = 'c')

pandas.io.common.CParserError: Error tokenizing data. C error: out of memory

这表明它与C解析引擎(这是默认的)有关。也许换成python会改变一切

counts = pd.read_table(path_counts, sep='\t', index_col=2, header=None, engine='python')

Segmentation fault (core dumped)

这是一个不同的错误。 如果我们继续尝试从表中删除空格，来自python-engine的错误再次改变:

1115794 4218    "k__Bacteria","p__Firmicutes","c__Bacilli","o__Bacillales","f__Bacillaceae",""
1144102 3180    "k__Bacteria","p__Firmicutes","c__Bacilli","o__Bacillales","f__Bacillaceae","g__Bacillus",""
368444  2328    "k__Bacteria","p__Bacteroidetes","c__Bacteroidia","o__Bacteroidales","f__Bacteroidaceae","g__Bacteroides",""


_csv.Error: '   ' expected after '"'

很明显，熊猫在解析我们的行时遇到了问题。为了用python引擎解析一个表，我需要事先从表中删除所有的空格和引号。与此同时，c引擎不断崩溃，即使逗号在行。 为了避免创建一个带有替换的新文件，我这样做了，因为我的表很小:

from io import StringIO
with open(path_counts) as f:
    input = StringIO(f.read().replace('", ""', '').replace('"', '').replace(', ', ',').replace('\0',''))
    counts = pd.read_table(input, sep='\t', index_col=2, header=None, engine='python')

博士tl; 更改解析引擎，尽量避免在数据中使用任何非分隔的引号/逗号/空格。

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)

我遇到过这样的错误，一个丢失的引号。我使用映射软件，当导出以逗号分隔的文件时，它会在文本项周围加上引号。使用引号的文本(例如:' =英尺和' =英寸)可能会导致分隔符冲突。考虑下面这个例子，5英寸的测井曲线打印很差:

UWI_key,经度,纬度,备注 US42051316890000, 30.4386484, -96.4330734,“可怜的5””

用5英寸作为5英寸的简写，最终会给工作带来麻烦。Excel会简单地去掉额外的引号，但是Pandas没有上面提到的error_bad_lines=False参数就会失效。

你可以试试;

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

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

检查是否使用正确的分隔符加载csv。

df = pd.read_csv(csvname, header=0, sep=",")