我正在尝试使用 pandas 操作 .csv 文件，但收到此错误：
pandas.parser.CParserError：标记数据时出错。 C 错误：第 3 行应有 2 个字段，看到 12
我尝试阅读 pandas 文档，但什么也没找到。
我的代码很简单：
path = 'GOOG Key Ratios.csv'
#print(open(path).read())
data = pd.read_csv(path)
如何解决这个问题？我应该使用
csv
模块还是其他语言？
pandas 中的“CParserError: Error tokenizing data”错误消息表示 pandas 无法解析你的 CSV 文件，因为它在预期位置找不到预期数量的字段。在这种情况下，你的代码的第 3 行有 12 个字段，而它应该只有 2 个。
以下是导致此错误的一些最常见原因以及如何解决这些问题：
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分隔符问题： pandas 默认使用逗号 (,) 作为分隔符。如果你的 CSV 文件使用不同的分隔符（例如制表符、分号或空格），则 pandas 会将整行解释为一个字段。
解决方案： 在
read_csv()函数中明确指定分隔符。例如，如果你的文件使用制表符作为分隔符，你可以使用：python data = pd.read_csv(path, sep='\t') -
标题行中的引号： 如果你的标题行包含用引号括起来的字段，而数据行未包含用引号括起来的字段，则可能会导致此错误。
解决方案： 使用
header参数指定哪一行包含标题，或者使用skiprows参数跳过标题行。例如，如果你的标题在第一行：python data = pd.read_csv(path, header=0)或者，如果要跳过前三行：
python data = pd.read_csv(path, skiprows=3) -
数据行中的引号或分隔符： 如果你的数据字段包含分隔符或引号，则需要使用
quotechar参数正确解析它们。解决方案： 使用
quotechar参数指定用于括起数据的字符。例如，如果你的数据使用双引号 (") 作为引号字符：python data = pd.read_csv(path, quotechar='"') -
文件编码： 如果你的 CSV 文件使用与 pandas 默认编码 (UTF-8) 不同的编码，则可能会导致此错误。
解决方案： 尝试使用
encoding参数指定文件的正确编码。例如，如果你的文件使用latin-1编码：python data = pd.read_csv(path, encoding='latin-1') -
文件损坏： 在某些情况下，你的 CSV 文件可能已损坏。
解决方案： 尝试使用文本编辑器打开该文件，以查看是否有任何明显的损坏。你还可以尝试重新生成该文件，以查看问题是否仍然存在。
要排除故障，请使用
open(path).read()
打印 CSV 文件的内容，并仔细检查分隔符、引号和任何潜在问题。完成上述步骤后，你应该能够解决该错误并使用 pandas 成功读取 CSV 文件。