尝试通过anaconda提示符访问csv时,熊猫给出文件未找到错误

时间:2019-10-01 14:08:07

标签: python pandas

初学者在这里。尝试通过python加载此表,以便我可以弄清楚如何操作它并最终了解计算WOE和/或运行回归的意图。

该命令在我创建的两行的测试数据库上运行良好,因此它必须与尝试使用的csv格式有关。它的文件包含8000个客户和50个相关变量,包括一些日期,然后是30天,60天和90天的多个不同因素的窗口的计数,总和和平均值。这可能是我在底部收到错误消息的原因吗?

(*只不过是修订的)

 data = pd.read_csv("C:\Users\******\Desktop\*******.csv")

>>> data = pd.read_csv(r"C:\Users\******\Desktop\**************")
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "C:\Users\******\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 702, in parser_f
    return _read(filepath_or_buffer, kwds)
  File "C:\Users\******\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 429, in _read
    parser = TextFileReader(filepath_or_buffer, **kwds)
  File "C:\Users\******\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 895, in __init__
    self._make_engine(self.engine)
  File "C:\Users\******\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 1122, in _make_engine
    self._engine = CParserWrapper(self.f, **self.options)
  File "C:\Users\******\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 1853, in __init__
    self._reader = parsers.TextReader(src, **kwds)
  File "pandas/_libs/parsers.pyx", line 387, in pandas._libs.parsers.TextReader.__cinit__
  File "pandas/_libs/parsers.pyx", line 705, in pandas._libs.parsers.TextReader._setup_parser_source
FileNotFoundError: [Errno 2] File b'C:\\Users\\******\\Desktop\\**************' does not exist: b'C:\\Users\\******\\Desktop\\**************'

....

3 个答案:

答案 0 :(得分:0)

您应该将单反斜杠替换为双反斜杠,

data = pd.read_csv("C:\\Users******\\Desktop*******.csv")

或带r的前缀路径

data = pd.read_csv(r"C:\Users******\Desktop*******.csv")

请参见here,以获取有关哪些字符需要在python字符串中转义的完整说明。

答案 1 :(得分:0)

在“:”之前添加r(原始字符串)

data = pd.read_csv(r"C:\Users******\Desktop*******.csv")

答案 2 :(得分:0)

最好创建一个单独的文件夹,同时保存数据和csv文件...

然后仅按文件名读取...放在括号中时,尝试按tab  因为它还会给您建议,在哪里可以查看该文件是否可用。

df = pd.read_csv('filename.csv)