1.在用pandas读csv文件时报错：
ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 52 fields in line 349255, saw 54.
打开文件一看，349255行52列数据中含有逗号
因为csv文件本身是逗号分割，如果数据中含有逗号，在读的时候pandas不知该如何处理。解决方法有两种，第一个就是把数据处理，把数据中的逗号删去或者换成其他字符代替；第二种就是用read_csv方法中设置error_bad_lines=False来忽略这种错误：
import pandas as pd
df = pd.read_csv(filePath,error_bad_lines=False)b'Skipping line 349255: expected 52 fields, saw 54\nSkipping line 349441: expected 52 fields, saw 54\nSkipping line 349466: expected 52 fields, saw 54\n'此外，在读csv文件时还有一些常用的参数：
low_memory : 默认为True
分块加载到内存，再低内存消耗中解析。但是可能出现类型混淆。确保类型不被混淆需要设置为False。或者使用dtype 参数指定类型。注意使用chunksize 或者iterator 参数分块读入会将整个文件读入到一个Dataframe，而忽略类型（只能在C解析器中有效）如果不小心改成了False，chunksize参数不生效。
chunksize : int, default None
当数据量较大时，可以设置chunksize分块读取数据。
dtype : Type name or dict of column -> type, default None
每列数据的数据类型。例如 {‘a’: np.float64, ‘b’: np.int32}
有时候读取excel文件时，会自动把string类型的数字转换成float类型，比如’010’变成’10’，这时读取数据实加上dtype = ‘str’即可，如：df = pd,read_excel(‘test.xlsx’,dtype=‘str’)
engine : {‘c’, ‘python’}, optional
使用的分析引擎。可以选择C或者是python。C引擎快但是Python引擎功能更加完备。
sep : str, default ‘,’
指定分隔符。如果不指定参数，则会尝试使用逗号分隔。分隔符长于一个字符并且不是‘\s+’,将使用python的语法分析器。并且忽略数据中的逗号。正则表达式例子：‘\r\t’
delimiter : str, default None
定界符，备选分隔符（如果指定该参数，则sep参数失效）
header : int or list of ints, default ‘infer’
指定行数用来作为列名，数据开始行数。如果文件中没有列名，则默认为0，否则设置为None。如果明确设定header=0 就会替换掉原来存在列名。header参数可以是一个list例如：[0,1,3]，这个list表示将文件中的这些行作为列标题（意味着每一列有多个标题），介于中间的行将被忽略掉（例如本例中的2；本例中的数据1,2,4行将被作为多级标题出现，第3行数据将被丢弃，dataframe的数据从第5行开始。）。
注意：如果skip_blank_lines=True 那么header参数忽略注释行和空行，所以header=0表示第一行数据而不是文件的第一行。
2. ParserError: field larger than field limit (131072)
文本内容长度过大导致,添加:
csv.field_size_limit(500 * 1024 * 1024)
3.保存csv数据注意事项
（1）如果数据中包含很多中文文本类数据（可能会有逗号），保存时的分割符最好设置为‘|’，编码设置为utf-8。
df_all.to_csv('test.csv',sep='|',encoding='utf-8',index=False,header=None)
# 如果要入库的话，要把表头去掉。（2）文本较多的话也可能会包含很多换行符之类的，最好替换掉。
df_all=df_all.replace('\t','', regex=True).replace('\n','', regex=True)
