Jupyter Notebook使用pandas读取csv文件报ParserError错误如何解决

ParserError: Expected 5 fields in line 16, saw 6 触发的根本原因是：pandas根据CSV前几行/表头推断每行有5个字段，但第16行实际被分隔符拆分出了6个字段，通常是字段内容包含默认分隔符（逗号）、字段引用符不匹配、行内容格式异常导致。

• 方案1：临时跳过异常行（快速调试用，会丢失异常行数据）
  pandas 1.4及以上版本使用如下代码：

df = pd.read_csv("C:/Users/Jens/Projektarbeit - Ticket Intelligence/train_mail.csv", on_bad_lines='skip')

pandas 1.3及更早版本使用如下代码：

df = pd.read_csv("C:/Users/Jens/Projektarbeit - Ticket Intelligence/train_mail.csv", error_bad_lines=False, warn_bad_lines=True)

• 方案2：显式指定解析规则适配CSV格式
  如果CSV中字段用引号包裹避免内容里的分隔符被误识别，可指定引用符参数：

df = pd.read_csv("C:/Users/Jens/Projektarbeit - Ticket Intelligence/train_mail.csv", quotechar='"')

如果你的CSV实际分隔符不是默认逗号，比如是分号、制表符，可显式指定分隔符：

# 分号分隔的场景
df = pd.read_csv("C:/Users/Jens/Projektarbeit - Ticket Intelligence/train_mail.csv", sep=';')
# 制表符分隔的场景
df = pd.read_csv("C:/Users/Jens/Projektarbeit - Ticket Intelligence/train_mail.csv", sep='\t')

• 方案3：手动修正原始CSV（最优，无数据丢失）
  直接打开原始CSV文件定位第16行，检查是否存在多余分隔符、引号未闭合、内容格式错误，修正后重新读取即可。

• 方案4：强制保留固定列数
  如果你确认数据只有5列，多出来的内容属于无效冗余，可指定只读取前5列：

# 可将col1-col5替换为你实际的列名
df = pd.read_csv("C:/Users/Jens/Projektarbeit - Ticket Intelligence/train_mail.csv", names=['col1','col2','col3','col4','col5'], usecols=range(5))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jens