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)

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

问题可能与文件问题，在我的情况下，问题在重命名文件后得到解决。还没弄清楚原因。

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)

你可以使用:

pd.read_csv("mycsv.csv", delimiter=";")

熊猫1.4.4

它可以是文件的分隔符，将其作为文本文件打开，查找分隔符。然后，您将拥有可以为空且未命名的列，因为行包含太多分隔符。

因此，您可以使用pandas来处理它们并检查值。对我来说，这比在我的情况下跳过台词要好。

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)