panda在读取CSV数据文件时返回错误的最大值

在读取CSV数据文件时，panda返回错误的最大值可能是由于以下原因导致的：

1. 数据格式错误：CSV文件中的数据格式可能不符合panda的要求，例如数据类型不匹配、缺失值等。在读取CSV文件之前，可以使用panda的数据预处理功能，如指定数据类型、处理缺失值等，以确保数据格式的正确性。
2. 文件路径错误：panda无法找到指定的CSV文件。在读取CSV文件时，需要提供正确的文件路径。可以使用绝对路径或相对路径，确保文件存在并且可访问。
3. 文件编码问题：CSV文件的编码格式可能与panda默认的编码格式不一致。可以尝试指定CSV文件的编码格式，例如utf-8、gbk等，以解决编码问题。
4. 数据分隔符错误：CSV文件中的数据分隔符可能与panda默认的分隔符不一致。可以通过指定分隔符参数来读取CSV文件，例如逗号分隔符（默认）、制表符、分号等。
5. 数据量过大：CSV文件中的数据量可能过大，导致panda无法处理或超出内存限制。可以考虑分批读取数据或使用其他处理大数据的方法，如使用panda的chunksize参数进行分块读取。

针对以上问题，可以使用腾讯云的云原生数据库TDSQL来存储和处理CSV数据。TDSQL是一种高性能、高可用、弹性扩展的云原生数据库，支持多种数据类型和数据格式，提供了丰富的数据处理和分析功能。您可以将CSV数据导入TDSQL中，并使用SQL语句进行数据查询、分析和处理。详情请参考腾讯云TDSQL产品介绍：TDSQL产品介绍。