pandas.read_sdv() 读取文件里有什么样的分隔符 会出现 pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data

回答：pandas.read_sdv() 函数用于读取 SDV 文件，该文件使用逗号分隔符。如果文件中包含其他分隔符，如制表符或分号，则需要在函数中指定分隔符参数。如果出现 pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data 错误，则可能是文件格式不正确或分隔符不匹配导致的。

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File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 812, in pandas._libs.parsers.TextReader.read_low_memory File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 873, in pandas._libs.parsers.TextReader._read_rows File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 848, in pandas._libs.parsers.TextReader._tokenize_rows File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 859, in pandas._libs.parsers.TextReader._check_tokenize_status File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 2025, in pandas._libs.parsers.raise_parser_error pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 5 fields in line 11, saw 10是什么意思

这个错误通常发生在使用 Pandas 读取 CSV 文件时，因为读取的行数与期望的行数不一致。在这种情况下，Pandas 无法正确解析数据。在你的情况下，Pandas 期望每一行有 5 个字段，但是在第 11 行只看到了 10 个字段。可能原因是该行缺少一个字段或某个字段中包含了逗号，导致解析错误。你可以检查一下这个 CSV 文件的第 11 行以及前面几行，看看是否有异常情况。

pandas.read_sdv() 如何指定多个分隔符

可以使用正则表达式来指定多个分隔符，例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.csv', sep='[;,|]')

这里的分隔符可以是逗号、分号或竖线。使用正则表达式的方式可以灵活地指定多个分隔符。