Python 3.x pandas.read_csv提供内存错误，尽管尺寸相对较小

我正在尝试使用将CSV文件加载到熊猫数据帧中

import pandas as pd
filename = '2016-2018_wave-IV.csv'

df = pd.read_csv(filename)

然而，尽管我的电脑速度不是很慢（8GB RAM，64位python），文件也不是特别大（<33 MB），但加载文件需要10分钟以上。我的理解是，这不应该花那么长的时间，我想找出这背后的原因。 （正如在类似问题中所建议的，我尝试使用

chunksize

和

usecol

参数（EDIT和

low_memory

），但没有成功；因此我相信这不是重复，而是与文件或设置有关。）

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谁能给我一个指针吗？非常感谢。：）

我正在测试您共享的文件，问题是这个csv文件的每一行都有前导和结尾双引号（所以Panda认为整行是一列）。在处理之前，必须先删除它，例如在linux中使用sed，或者在python中处理并重新保存文件，或者在文本编辑器中替换所有双引号。

要总结并扩展@Hubert Dudek的答案：

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问题在于文件；它不仅包括

“

s位于每行的开头，但也位于行本身。在我修复了前者之后，后者导致列属性混乱。

您看到了吗？应将参数low_memory设置为Falsework@Vaishali，非常感谢-我尝试过，但没有成功，但忘了提及。不过，谢谢你的指点！：）这是一个巨大的文件。磁盘大小不表示文件中的数据量低。由于此文件包含文本，磁盘大小较小，但其中的数据量较大。试着一块一块地读。。谢谢，这和其他一些（类似的）问题导致了问题。在python中有什么方法可以做到这一点吗？