无法让Jupyter读取CSV文件-错误-找不到文件

如何解决无法让Jupyter读取CSV文件-错误-找不到文件

我从一个教程开始，该教程显示了如何导入熊猫，现在我想阅读CSV文件。我觉得我已经尝试了一切。我尝试了所有不同类型的编码命令，但似乎什么都没做-我一直收到相同的错误-CSV文件不存在。我尝试包括完整路径名，并将CSV文件保存在其他位置（当前在我的桌面上）。没有。有人可以向我解释一下，因为我毫无头绪，我可能会以外行的方式来解释我做错了什么。感觉可能是如此简单！

# Pandas for managing datasets
import pandas as pd
# Matplotlib for additional customization
from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline
# Seaborn for plotting and styling
import seaborn as sns
# Read dataset
df = pd.read_csv('Pokemon.csv',index_col=0)

追踪

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FileNotFoundError                         Traceback (most recent call last)
<ipython-input-9-b0b02dbb5c90> in <module>
      1 # Read dataset
----> 2 df = pd.read_csv('Pokemon.csv',index_col=0)

~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in parser_f(filepath_or_buffer,sep,delimiter,header,names,index_col,usecols,squeeze,prefix,mangle_dupe_cols,dtype,engine,converters,true_values,false_values,skipinitialspace,skiprows,skipfooter,nrows,na_values,keep_default_na,na_filter,verbose,skip_blank_lines,parse_dates,infer_datetime_format,keep_date_col,date_parser,dayfirst,cache_dates,iterator,chunksize,compression,thousands,decimal,lineterminator,quotechar,quoting,doublequote,escapechar,comment,encoding,dialect,error_bad_lines,warn_bad_lines,delim_whitespace,low_memory,memory_map,float_precision)

解决方法

通常在任何时候遇到FileNotFoundError的问题，程序查找文件都是一个问题。

可以通过导航到计算机上的文件来确保您拥有正确的文件路径，就像您要打开它一样。然后右键单击并选择属性。我不能说Linux或Mac，但是在Windows上，您会在“安全”选项卡下的“对象名称”字段中找到文件路径。您可以将文件路径复制/粘贴到程序中，如下所示：

pd.read_csv(r'(paste your file path here,and remove parentheses)')

此外，请确保在文件路径字符串之前包括r。这将告诉Python在Windows文件路径中转义反斜杠。

,

我建议检查一下Jupyter笔记本的打开位置。在“ Pokemon.csv”所在的目录中打开笔记本，或将csv文件放在打开Jupyter笔记本的目录中。我知道您说过您已经输入了完整的路径名，但这不是必须的。

,

检查您当前的工作目录：

import os
os.getcwd()

样本输出：

'C:\\Users\\WORKSTATION\\Downloads'

如果文件位于此文件夹中，则可以执行以下操作：

df = pd.read_csv('Pokemon.csv',index_col=0)

否则，获取文件目录，然后执行：（示例目录，在“文档”中说）

df = pd.read_csv('C:\\Users\\WORKSTATION\\Documents\\Pokemon.csv',index_col=0)

或

df = pd.read_csv(r'C:\Users\WORKSTATION\Documents\Pokemon.csv',index_col=0)