如何解决读取 CSV 文件时 Pandas `pandas.parser.CParserError: Error tokenizing data` 错误？

对 Pandas CSV 解析的“pandas.parser.CParserError：错误标记数据”进行故障排除

人们可能会遇到“pandas.parser.CParserError” ：使用时标记数据错误时出错Pandas 库的 pd.read_csv 函数，表明 CSV 文件的给定行中预期的字段数与遇到的字段数之间存在差异。

错误消息意味着库预期特定行中存在两个字段 (在本例中为第 3 行），但遇到的是第 12 行。这种差异可能是由于数据格式错误造成的，例如字段中缺少值或多余逗号。

要解决此问题并继续 CSV 解析，请考虑以下方法：

利用on_bad_lines 参数：

data = pd.read_csv(path, on_bad_lines='skip')

此方法会跳过具有意外字段的违规行，从而允许继续读取过程。

要对无效行进行更高级的处理，请实现一个自定义可调用函数定义检测到坏行时要采取的操作。

如果您的 Pandas 版本低于 1.3.0，您可以替换 on_bad_lines带有 error_bad_lines 的参数：

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

此选项也会跳过有问题的行，但不需要自定义可调用.

作为 Pandas 的替代方案，您可以探索使用 Python 中的 CSV 模块，它提供了用于解析的基本实用程序CSV 文件。然而，它可能无法提供与 Pandas 相同水平的灵活性和功能。

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