笔者在用pandas读取csv文件时遇到该报错，根据报错提示，是因为在解析时出现了意外的文件结束符。在具体的报错信息中，会提示第几行触发异常，所以笔者通过查看原始原件的相应的第56789行，发现是该行出现了乱码，并且乱码中有一个双引号；所以实际上，该报错是因为pandas读取csv文件时，会默认把csv文件中两个双引号之间的内容解析为一个string，作为一个字段域读入，并且忽略两个双引号之间的分隔符。所以，在默认方式下，一旦文件中出现了奇数个双引号，那么最后一个引号从所在的行开始，直到文件结束也没有对应的结束引号形成单个字段域，就会报这个异常，即文件结束符(EOF)出现在了字符串中。
解决办法就是改变pandas在读取csv的这种默认行为。在pandas的read_csv函数中，有两个参数和这个行为有关，分别是quotechar引用符和quoting引用行为，如下所示，摘自pandas的官方文档。
quotechar : str (length 1), optional
The character used to denote the start and end of a quoted item. Quoted items can include the delimiter and it will be ignored.
quoting : int or csv.QUOTE_* instance, default 0
Control field quoting behavior per
csv.QUOTE_*constants. Use one of QUOTE_MINIMAL (0), QUOTE_ALL (1), QUOTE_NONNUMERIC (2) or QUOTE_NONE (3).
quotechar引用符参数是表示在读取解析时，将指定的符号认为是引用符，不仅仅限制于双引号，默认情况下是双引号。被设为引用符之后，就会按照上面所述的那样，在引用符之间的内容会被解析为单个域读入，包括换行符和分隔符。而quoting表示引用行为，即如何对待引用符的解析。这里具有四种情况，分别是csv.QUOTE_MINIMAL, csv.QUOTE_ALL, csv.QUOTE_NONNUMERIC, csv.QUOTE_NONE.默认是csv.QUOTE_MINIMAL.这四个参数的解释如下：
csv.QUOTE_MINIMAL：只有当遇到引用符时，才会将引用符之间的内容解析为一个字符域读入，并且读取之后的域是没有引用符的，即引用符本身只作为一个域的边界界定，不会显示出来；在写入时，也只有具有引用符的域会在文件中加上引用符。
csv.QUOTE_ALL：在写入文件时，将所有的域都加上引用符。
csv.QUOTE_NONNUMERIC：写入文件时，将非数字域加上引用符。
csv.QUOTE_NONE：读取文件时，不解析引用符，即把引用符当做普通字符对待并且读入，不做特殊的对待；在写入文件时，也不对任何域加上引用符。
所以，要解决这个异常，我们只需要将quoting参数设为3，或者导入python的内置模块csv，设为csv.QUOTE_NONE，这样pandas在读取时，就只会把引用符当做普通字符，从而不会一直寻找对应的结束引用符直至文件结束都没找到，从而报错。当然，由于这行是乱码，分隔符数量很可能也不正常，即分隔后和前面的行的域的个数不一致，还会报错，所以我们只需要将error_bad_lines参数设为False，这样pandas就会自动删除这种不正常的bad lines，从而文件剩下的正常的内容就可以正常的读入了。当然，根据quotechar的功能，我们也可以通过将quotechar设为其他的单个字符，从而pandas会把双引号当做普通字符，但是这样做的风险在于可能会触发其他引用符带来的异常，所以不推荐这样做。