我自己也遇到过几次这样的问题。几乎每次，原因都是我试图打开的文件一开始就不是一个正确保存的CSV。这里的“适当”是指每一行都有相同数量的分隔符或列。

通常发生这种情况是因为我在Excel中打开了CSV，然后不恰当地保存了它。尽管文件扩展名仍然是. CSV，但纯CSV格式已经被改变了。

任何以pandas to_csv保存的文件都将被正确格式化，不应该有这个问题。但如果你用另一个程序打开它，它可能会改变结构。

希望这能有所帮助。

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)

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!!

检查是否使用正确的分隔符加载csv。

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

解决方法简单:在excel中打开csv文件，并保存为csv格式的不同名称文件。再次尝试导入它spyder，你的问题将得到解决!

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!