pd.read_csv报错问题,我可以提供一些可能的解决方案。首先,我们需要确认具体的报错信息,这有助于我们更准确地定位问题。以下是一些常见的报错原因及其解决方案: 1. 文件路径问题 确保文件路径正确:检查你提供的文件路径是否正确。如果路径中包含非英文字符或特殊符号,可能会导致读取失败。 使用绝对路径:尝试使用绝对路径...
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...
read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skipinitialspace=False, skiprows=None, nrows...
# Falsedata=pd.read_csv(u'./数据.csv')# Rightdata=pd.read_csv(u'./data.csv') 2. 文件解码格式存在错误时,查看源文件编码或更换几个常用编码格式读取试试。 foriin('gbk','utf-8','gb18030','ansi'):try:data=pd.read_csv('./data.csv',encoding=i)print(i+'decode success')except:print...
原因:pd.read_csv默认采用 'utf-8' 解码。读取编码格式不是采用的 'utf-8' 编码的文件会报错 解决办法:在读取时尝试不同的 encoding 编码,常用的有:ascii , gb18030, gbk, gb2312 df=pd.read_csv(file_path,encoding='gb18030')
df = pd.read_csv('c:/Users/NUC/Desktop/成绩.csv' ) File "D:\学习\Python\Python-3.6.5\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 678, in parser_f return _read(filepath_or_buffer, kwds) File "D:\学习\Python\Python-3.6.5\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 440, ...
桌面上有个Excel文件,转换为csv文件后,导入jupyter notebook,read_csv报错: ‘utf-8’/‘gbk’ codec can’t decode byte 0xb1 in position 0: invalid start byte 原因 Excel文件转换为csv文件后,编码格式为 ANSI ,jupyter notebook/python无法读取。
问题描述：在使用pandas的read_csv的时候，报错，如下，UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd0 in position 254: unexpected end of data。工具/原料 Jupyter Notebook csv文件 方法/步骤 1 找到报错的csv文件，以记事本形式打开 2 打开后文件，另存为，将文件编码格式由ANSI...
第一个报错: UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xca in position 8: invalid continuation byte csv文件当中的中文编码问题,打开时加入encoding=‘gb2312’即可解决。 pd.read_csv('a.csv',encoding='gb2312') 第二个报错: