即: import pandas as pd pd.read_csv("zhihu_金融.csv", engine='python') 1. 2. 问题解决。 如果打开后得内容为乱码,那么需要结合之前得博客,将encoding设置一下,得: import pandas as pd pd.read_csv("zhihu_金融.csv", engine='python',encoding='utf_8_sig') 1. 2....
参考了错误原因和pandas的源码,发现调用pandas的read_csv()方法时,默认使用C engine作为parser engine,而当文件名中含有中文的时候,用C engine在部分情况下就会出错。所以在调用read_csv()方法时指定engine为Python就可以解决问题了。 da4=pd.read_csv('F:\\数据源\\工程清单.csv',engine='python') 1. 对于...
文件损坏:CSV 文件可能已损坏或格式不正确。尝试使用文本编辑器打开文件,检查其内容是否有异常。 文件编码问题:read_csv() 函数默认使用 utf-8 编码来读取文件。如果文件的编码不是 utf-8,可能会导致读取失败。你可以尝试通过 encoding 参数指定正确的编码。 pandas 版本问题:确保你使用的 pandas 版本与你的 Python...
1、路径中包含中文 2、路径不是csv文件而是文件夹 如图所示: 2 对于第二种错误,解决方法很简单,希望大家可以在输入函数参数的时候认真检查一下是否是自己想要读取的文件。 3 对于第一种错误,这里给大家介绍两种解决方法。 第一种是在使用函数read_csv时,将参数engine设置为‘python’ 运行效果如图所示: 4 另一种...
接上一篇文章:Pandas数据清洗系列:read_csv函数详解(一)。我们继续学习read_csv函数中的参数。在介绍剩下参数之前,为了方便查看,我们还是先将完整的read_csv参数列出(pandas版本号为1.2.1): pd.read_csv( filepath_or_buffer: Union[str, pathlib.Path, IO[~AnyStr]], ...
pandas.read_csv() 报错 OSError: Initializing from file failed,一般由两种情况引起:一种是函数参数为路径而非文件名称,另一种是函数参数带有中文。 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Jun 4 09:44:36 2018 @author: wfxu """ ...
from keras.layersimportDense from keras.layersimportLSTMfrom keras.layersimportDropout ✨下面是我问题中导入的相关库,问题已经解决了。 代码语言:javascript 复制 importmatplotlib.pyplotasplt from pandasimportread_csv from pandasimportDataFrame from pandasimportconcat ...
Python版本:Python 3.6 pandas.read_csv() 报错 OSError: Initializing from file failed,一般由两种情况引起:一种是函数参数为路径而非文件名称,另一种是函数参数带有中文。 代码语言:javascript 复制 #-*-coding:utf-8-*-""" Created on Mon Jun409:44:362018@author:wfxu"""importpandasaspd ...
Pandas>>读取csv文件时OSError: Initializing from file failed Pandas读取csv文件时，经常会出现OSError错误，让人摸不着头脑，这到底是什么错误呢？查询过资料或将中文名修改为英文名后读取正常 结论：由于读取路径中包含中文。两种方法能解决此问题：1.修改成英文文件名。修改成英文文件名。pd.read_csv('test.csv...
Python code to fix pandas not reading first column from csv file # Importing pandas packageimportpandasaspd# Importing numpy packageimportnumpyasnp# Loading csv filed=pd.read_csv('csv_include_help.csv', sep=',')# Creating a DataFramedf=pd.DataFrame(d)# Display Original dfprint("Original Data...