我有一个类似的问题，而试图读取一个制表符分隔表与空格，逗号和引号:

1115794 4218    "k__Bacteria", "p__Firmicutes", "c__Bacilli", "o__Bacillales", "f__Bacillaceae", ""
1144102 3180    "k__Bacteria", "p__Firmicutes", "c__Bacilli", "o__Bacillales", "f__Bacillaceae", "g__Bacillus", ""
368444  2328    "k__Bacteria", "p__Bacteroidetes", "c__Bacteroidia", "o__Bacteroidales", "f__Bacteroidaceae", "g__Bacteroides", ""



import pandas as pd
# Same error for read_table
counts = pd.read_csv(path_counts, sep='\t', index_col=2, header=None, engine = 'c')

pandas.io.common.CParserError: Error tokenizing data. C error: out of memory

这表明它与C解析引擎(这是默认的)有关。也许换成python会改变一切

counts = pd.read_table(path_counts, sep='\t', index_col=2, header=None, engine='python')

Segmentation fault (core dumped)

这是一个不同的错误。 如果我们继续尝试从表中删除空格，来自python-engine的错误再次改变:

1115794 4218    "k__Bacteria","p__Firmicutes","c__Bacilli","o__Bacillales","f__Bacillaceae",""
1144102 3180    "k__Bacteria","p__Firmicutes","c__Bacilli","o__Bacillales","f__Bacillaceae","g__Bacillus",""
368444  2328    "k__Bacteria","p__Bacteroidetes","c__Bacteroidia","o__Bacteroidales","f__Bacteroidaceae","g__Bacteroides",""


_csv.Error: '   ' expected after '"'

很明显，熊猫在解析我们的行时遇到了问题。为了用python引擎解析一个表，我需要事先从表中删除所有的空格和引号。与此同时，c引擎不断崩溃，即使逗号在行。 为了避免创建一个带有替换的新文件，我这样做了，因为我的表很小:

from io import StringIO
with open(path_counts) as f:
    input = StringIO(f.read().replace('", ""', '').replace('"', '').replace(', ', ',').replace('\0',''))
    counts = pd.read_table(input, sep='\t', index_col=2, header=None, engine='python')

博士tl; 更改解析引擎，尽量避免在数据中使用任何非分隔的引号/逗号/空格。

有时候问题不在于如何使用python，而在于如何处理原始数据。 我得到了这个错误信息

Error tokenizing data. C error: Expected 18 fields in line 72, saw 19.

结果发现，在列描述中有时会有逗号。这意味着需要清理CSV文件或使用另一个分隔符。

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)

使用 熊猫。read_csv (CSVFILENAME,头= None, 9 = " ")

当试图从链接中读取CSV数据时

http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/adult/adult.data

我将该网站的数据复制到我的csv文件中。它有额外的空格，所以使用sep ='， '并且它工作:)

你也可以试试;

data = pd.read_csv('file1.csv', on_bad_lines='skip')

请注意，这将导致有问题的行被跳过。

Edit

对于熊猫< 1.3.0尝试

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

根据熊猫API参考。

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!