从文件夹中导入 Python 3 中的 .csv 文件

Posted 2023-02-23

【中文标题】从文件夹中导入 Python 3 中的 .csv 文件

【英文标题】：Importing .csv file in Python 3 from folder

【发布时间】：2019-06-13 22:08:35

【问题描述】：

同一位置有 2 个 csv 文件： 1-候选人.csv 2- Store.csv

当我在使用此代码时导入 Candidate.csv 文件时，它正在被导入：

data=pandas.read_csv("C:\\Users\\Nupur\\Desktop\\Ankit\\candidates.csv")

但是当我使用相同的代码导入 Store.csv 文件时，它给出了错误：

data=pandas.read_csv("C:\\Users\\Nupur\\Desktop\\Ankit\\Store.csv")

错误：

UnicodeDecodeError Traceback（最近调用 最后）pandas_libs\parsers.pyx 在 pandas._libs.parsers.TextReader._convert_tokens()

pandas_libs\parsers.pyx 在 pandas._libs.parsers.TextReader._convert_with_dtype()

pandas_libs\parsers.pyx 在 pandas._libs.parsers.TextReader._string_convert()

pandas_libs\parsers.pyx in pandas._libs.parsers._string_box_utf8()

UnicodeDecodeError: 'utf-8' 编解码器无法解码位置 0xf6 字节 9: 无效的起始字节

在处理上述异常的过程中，又发生了一个异常：

UnicodeDecodeError Traceback（最近调用 最后）在 ----> 1 个数据=pandas.read_csv("C:\Users\Nupur\Desktop\Ankit\Store.csv")

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py 在 parser_f(filepath_or_buffer, sep, delimiter, header, names, index_col, usecols，挤压，前缀，mangle_dupe_cols，dtype，引擎，转换器， true_values、false_values、skipinitialspace、skirows、nrows、 na_values，keep_default_na，na_filter，详细，skip_blank_lines， parse_dates, infer_datetime_format, keep_date_col, date_parser, dayfirst，迭代器，块大小，压缩，千位，十进制， lineterminator，quotechar，quoting，escapechar，注释，编码， 方言，tupleize_cols，error_bad_lines，warn_bad_lines，skipfooter， 双引号，delim_whitespace，low_memory，memory_map， 浮点精度） 第676章 677 --> 678 返回 _read(filepath_or_buffer, kwds) 679 680 parser_f.名称 = 名称

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py 在 _read(filepath_or_buffer, kwds) 444 445 尝试： --> 446 数据 = parser.read(nrows) 最后447： 第448章

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py 在 读取（自我，nrows）1034引发ValueError（'skipfooter 不支持迭代'）1035 -> 1036 ret = self._engine.read(nrows) 1037 1038 # 可能改变列/col_dict

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py 在 读取（自我，nrows）1846 def 读取（自我，nrows=None）：1847 尝试： -> 1848 data = self._reader.read(nrows) 1849 除了 StopIteration: 1850 if self._first_chunk:

pandas_libs\parsers.pyx in pandas._libs.parsers.TextReader.read()

pandas_libs\parsers.pyx 在 pandas._libs.parsers.TextReader._read_low_memory()

pandas_libs\parsers.pyx 在 pandas._libs.parsers.TextReader._read_rows()

pandas_libs\parsers.pyx 在 pandas._libs.parsers.TextReader._convert_column_data()

pandas_libs\parsers.pyx 在 pandas._libs.parsers.TextReader._convert_tokens()

pandas_libs\parsers.pyx 在 pandas._libs.parsers.TextReader._convert_with_dtype()

pandas_libs\parsers.pyx 在 pandas._libs.parsers.TextReader._string_convert()

pandas_libs\parsers.pyx in pandas._libs.parsers._string_box_utf8()

UnicodeDecodeError: 'utf-8' 编解码器无法解码位置 0xf6 字节 9: 无效的起始字节

【问题讨论】：

UnicodeDecodeError when reading CSV file in Pandas with Python的可能重复

Ankit，你试过encoding='utf-8' 吗？

【参考方案1】：

你试过了吗：

data=pandas.read_csv("C:\\Users\\Nupur\\Desktop\\Ankit\\Store.csv", encoding='utf-8')

如果上述方法不起作用，那么您的编码格式似乎不同，我建议为 Windows 选择一些编码，例如 encoding='iso-8859-1'、encoding='cp1252' 或 encoding='latin1'。

或者尝试在文件名前添加r，这样它就会被视为“raw string”，这样反斜杠就不会被特殊处理：

data=pandas.read_csv(r"C:\\Users\\Nupur\\Desktop\\Ankit\\Store.csv", encoding='cp1252')

【参考方案2】：

如果您因为文件编码不是pd.read_csv() 文档中提到的默认编码而遇到编码错误，您可以通过首先安装chardet 后跟以下代码来查找文件的编码：

import chardet    
rawdata = open('D:\\path\\file.csv', 'rb').read()
result = chardet.detect(rawdata)
charenc = result['encoding']
print(charenc)

这将为您提供文件的编码。

一旦你有了编码，你就可以读成：

pd.read_csv('D:\\path\\file.csv',encoding = 'encoding you found')

或

pd.read_csv(r'D:\path\file.csv',encoding = 'encoding you found')

你会得到所有编码here的列表

希望你觉得这很有用。

【参考方案3】：

试试这个，

data=pandas.read_csv("C:\\Users\\Nupur\\Desktop\\Ankit\\Store.csv",encoding = "ISO-8859-1")