pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 12 fields in line 3, saw 23

这个错误通常表示您的数据文件中的一行包含了不正确的字段数。这可能是由于数据格式不正确或数据中存在缺失值等问题导致的。

您可以尝试以下几种方法来解决这个问题：

1. 检查您的数据文件中的第三行，确保它的字段数与您的预期相匹配。

2. 检查您的数据文件中是否有缺失值或格式不正确的数据。您可以使用 Pandas 中的 isna() 函数或者其他工具进行检查和清理。

3. 尝试使用不同的分隔符或引号字符来读取数据文件。您可以在 Pandas 的 read_csv() 函数中使用 sep 和 quotechar 参数来指定分隔符和引号字符。

4. 如果您的数据文件中包含非 ASCII 字符，您可以尝试使用不同的编码方式来读取数据文件。您可以在 Pandas 的 read_csv() 函数中使用 encoding 参数来指定编码方式。

希望以上方法能够帮助您解决问题。

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pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 10 fields in line 3, saw 12

pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 10 fields in line 3, saw 12是pandas库中的一个错误，它表示在解析数据时遇到了问题。这个错误通常是由于数据文件中的某一行的字段数量与预期的字段数量不匹配导致的。具体来说，在第3行中，预期有10个字段，但实际上看到了12个字段。这可能是由于数据文件的格式错误或者字段之间的分隔符不正确引起的。为了解决这个问题，你可以检查数据文件的格式，确保每一行的字段数量与预期的一致，并且字段之间使用正确的分隔符。如果数据文件中存在异常字符或者缺失值，你也可以考虑在读取数据时使用相应的参数进行处理，例如使用`error_bad_lines=False`来跳过错误行或者使用`na_values`参数来指定缺失值的表示方式。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Python报错：pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 3……](https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/88930359)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: 的解决【实测成功】](https://blog.csdn.net/weixin_41529093/article/details/122390452)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 3 fields in line 26, saw 4

这错误通常是由于文件中某一行的字段数量不符合预期导致的。您可以检查文件的第26行，看看它是否存在多余的字段，或者缺少了某些字段。

如果您使用的是pandas库来读取文件，请确保您已经正确地指定了分隔符和列名等参数。您可以尝试使用不同的分隔符或跳过某些行来解决这个问题。

如果这些方法都不起作用，您可能需要手动编辑文件，删除或添加相应的字段以使其符合预期。