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)

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。

试题:熊猫。read_csv(path, sep = '，'，header=None)

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)

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=";")

在参数中使用分隔符

pd.read_csv(filename, delimiter=",", encoding='utf-8')

它会读。