检查文件内容:如果以上方法都无法解决问题,你可以尝试使用文本编辑器打开 CSV 文件,检查其内容是否有异常。确保文件内容符合 CSV 格式,没有额外的字符或特殊符号。 通过以上步骤,你应该能够解决 OSError: Initializing from file failed 错误,并成功使用 read_csv() 函数读取 CSV 文件。如果问题仍然存在,请提供更多关...
所以在调用read_csv()方法时指定engine为Python就可以解决问题了。 df_Iris=pd.read_csv('D:\\数据源\\20220303CS607Pkey10000ID.csv',engine='python') 相对于第二种情况还有另外一种解决方法,就是使用open函数打开文件,再取访问里面的数据: df_Iris =pd.read_csv(open('D:\\2.0 数据源\\20220303CS607...
通过这些步骤,你应该能够诊断并解决 initializing from file failed 错误。如果问题仍然存在,请检查是否有其他系统级的问题(如文件系统权限、磁盘空间不足等),或提供更多的错误信息和上下文以便进一步分析。 🎯一键安装IDE插件,智能感知本地环境,精准解答深得你心。立即体验👉文心快码,开启高效开发新境界!
OSError: Initializing from file failed 这种报错一般由两种情况引起: 一、函数参数为路径而非文件名, 二、函数参数带有中文 第一种的解决就是将文件名添加到路径后即可 第二种是在read_csv()方法时指定engine为Python就可以了,当然还可以先使用 with open()函数先打开在读取 pd.read_csv(read_file, encoding=...
在处理数据时,Pandas 的 read_csv() 函数是一个强大的工具,但有时候你可能会遇到 OSError: Initializing from file failed 的错误。这个错误通常意味着 Pandas 无法正确初始化文件读取过程。为了帮助你解决这个问题,我们首先引入一个智能写作工具——百度智能云文心快码(Comate),它能够辅助生成和优化文本内容,提高数据...
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...
pandas\_libs\parsers.pyx in pandas._libs.parsers.TextReader._setup_parser_source() OSError: Initializing from file failed1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344 解决方案: 1.把当前路径中的中文改成英文。 2.cd到你的csv文件目录下,然后直接打开csv文件。
Initializing from file failed Python3使用Pandas读取.csv文件报错:Initializing from file failed 问题原因: 一般是因为你的文件名中带有中文: import pandas as pd #读取csv students1 = pd.read_csv('./01-练习/11-Pandas/32.csv',index_col='ID')...
initializing from file failed怎么解决python csv 把 list.csv 改成filename def csv2dict(fname): new_dict = {} with open(fname, 'rb') as f: reader = csv.reader(f, delimiter=',') fieldnames = next(reader) reader = csv.DictReader(f, fieldnames=fieldnames, del
Python3使用Pandas读取.csv文件报错：Initializing from file failed 一般是因为你的文件名中带有中文：import pandas as pd 读取csv students1 = pd.read_csv('./01-练习/11-Pandas/32.csv',index_col='ID')print(students1)import pandas as pd ...