如果json元素后面没有逗号，我们可以正确加载文件。

import pandas as pd
import io

input_csv = io.StringIO("""
                12345, 67890,{"key1":"value1", "key2":"value2","key3":"value3"},abcdefgh,{"key4":"value4"}
                12345,67890,NONE, "abcdefgh",{"key4":"value4"}
                """)

df = pd.read_csv(input_csv, header=None,
                 sep=r',(?! ?\"\w+\"(?=:))', engine='python')
print(df.to_string())

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       0      1                                                   2            3                  4
0  12345  67890  {"key1":"value1", "key2":"value2","key3":"value3"}     abcdefgh  {"key4":"value4"}
1  12345  67890                                                NONE   "abcdefgh"  {"key4":"value4"}

“，（？！？"\w+"（？=：））“g，按字面意义匹配索引为4410（2C 16或548）的字符（区分大小写）负向前查找（？！？"\w+"（？=：））Assert下面的Regex不匹配按字面意义匹配索引为3210（2016或408）的字符（区分大小写）？按零到一次匹配上一个标记，尽可能多地按需要返回（贪婪）“按字面意义匹配索引为3410（2216或428）的字符”（区分大小写）\w匹配任何单词字符（等效于[a-zA-Z 0 -9_]）

• 在一次到无限次之间匹配上一个标记，尽可能多地匹配，根据需要返回（贪婪）“匹配字符“，索引为3410（2216或428），字面上（区分大小写）正向预视（？=：）Assert下面的正则表达式匹配：匹配字符：索引5810（3A 16或728）按字面（区分大小写）