你可以这样做，以避免问题-

train = pd.read_csv('/home/Project/output.csv' , header=None)

just add - header=None

希望这能有所帮助!!

我有一个类似的错误，问题是我有一些转义引号在我的csv文件，需要设置escapechar参数适当。

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。

在我的例子中，分隔符不是默认的“，”，而是Tab。

pd.read_csv(file_name.csv, sep='\\t',lineterminator='\\r', engine='python', header='infer')

注意:“\t”并不像某些来源所建议的那样有效。“\\t”是必需的。

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)

在处理类似的解析错误时，我发现另一种方法很有用，它使用CSV模块将数据重新路由到pandas df。例如:

import csv
import pandas as pd
path = 'C:/FileLocation/'
file = 'filename.csv'
f = open(path+file,'rt')
reader = csv.reader(f)

#once contents are available, I then put them in a list
csv_list = []
for l in reader:
    csv_list.append(l)
f.close()
#now pandas has no problem getting into a df
df = pd.DataFrame(csv_list)

我发现CSV模块对于格式不佳的逗号分隔的文件更加健壮，因此已经成功地用这种方法解决了诸如此类的问题。