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=";")

你也可以试试;

data = pd.read_csv('file1.csv', on_bad_lines='skip')

请注意，这将导致有问题的行被跳过。

Edit

对于熊猫< 1.3.0尝试

data = pd.read_csv("file1.csv", error_bad_lines=False)

根据熊猫API参考。

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)

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!

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。

我有一个类似的情况

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

工作