对于这个问题，我遇到了多种解决方案。很多人也给出了最好的解释。但对于初学者来说，我认为以下两种方法就足够了:

import pandas as pd

#Method 1

data = pd.read_csv('file1.csv', error_bad_lines=False)
#Note that this will cause the offending lines to be skipped.

#Method 2 using sep

data = pd.read_csv('file1.csv', sep='\t')

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!!

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)

我也有这个问题，但可能是出于不同的原因。我在我的CSV中有一些尾随逗号，添加了熊猫试图读取的额外列。使用以下方法是可行的，但它只是忽略了不好的行:

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

如果你想让代码行看起来很丑，你可以这样做:

line     = []
expected = []
saw      = []     
cont     = True 

while cont == True:     
    try:
        data = pd.read_csv('file1.csv',skiprows=line)
        cont = False
    except Exception as e:    
        errortype = e.message.split('.')[0].strip()                                
        if errortype == 'Error tokenizing data':                        
           cerror      = e.message.split(':')[1].strip().replace(',','')
           nums        = [n for n in cerror.split(' ') if str.isdigit(n)]
           expected.append(int(nums[0]))
           saw.append(int(nums[2]))
           line.append(int(nums[1])-1)
         else:
           cerror      = 'Unknown'
           print 'Unknown Error - 222'

if line != []:
    # Handle the errors however you want

我接着写了一个脚本，将这些行重新插入到DataFrame中，因为坏的行将由上述代码中的变量“line”给出。这一切都可以通过简单地使用csv阅读器来避免。希望熊猫的开发人员能够在未来更容易地处理这种情况。

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。

我相信解决方案，

,engine='python'
, error_bad_lines = False

如果它是虚拟列并且你想要删除它，这将是很好的。 在我的例子中，第二行确实有更多的列，我希望这些列被积分，并且有列数= MAX(列)。

请参考下面我无法阅读的解决方案:

try:
    df_data = pd.read_csv(PATH, header = bl_header, sep = str_sep)
except pd.errors.ParserError as err:
    str_find = 'saw '
    int_position = int(str(err).find(str_find)) + len(str_find)
    str_nbCol = str(err)[int_position:]
    l_col = range(int(str_nbCol))
    df_data = pd.read_csv(PATH, header = bl_header, sep = str_sep, names = l_col)