jupyter notebook运行.py文件和.csv文件

可以使用 Jupyter Notebook 运行 Python 和 CSV 文件，具体步骤如下：

1. 打开 Jupyter Notebook，点击右上角的 New，选择 Python 3 或者 Terminal。

2. 导航到要运行的 Python 文件所在的目录，然后在 Terminal 中输入 `python filename.py` 命令来运行 Python 文件，或者在 Python 3 Notebook 中使用 `%run filename.py` 命令来运行 Python 文件。

3. 要读取 CSV 文件，请确保 Pandas 库已经安装，然后在 Python 3 Notebook 中使用以下代码来读取 CSV 文件：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('filename.csv')

其中 `filename.csv` 是要读取的 CSV 文件名，如果 CSV 文件和 Python 文件不在同一目录下，需要指定 CSV 文件的路径。

4. 运行代码后，可以使用 Pandas 的方法来处理数据，例如使用 `df.head()` 查看前几行数据，或者使用 `df.describe()` 查看数据的统计信息等。

注意：在使用 Jupyter Notebook 运行 Python 文件和 CSV 文件时，需要注意文件路径的正确性，以及代码的正确性。如果代码存在错误，Jupyter Notebook 会提示错误信息。

相关问题

Jupyter Notebook读取不到文件

当你在Jupyter Notebook中尝试读取文件但无法访问时，这可能是由于几个原因：

1. 文件路径错误：确认你提供的文件路径是否正确，包括文件所在的目录路径以及文件名。如果文件不在当前工作目录下，需要提供完整的绝对路径或相对路径。

2. 权限问题：如果你没有足够的权限去访问该文件，可能会遇到此问题。尝试以管理员身份运行Jupyter Notebook，或者更改文件的权限设置。

3. 文件不存在：检查文件是否已存在，并且文件类型是否支持你使用的读取方法，比如.txt、.csv或.py等。

4. I/O操作错误：网络连接问题、磁盘空间不足、文件损坏等也可能导致读取失败。

5. 程序问题：如果你在代码中使用了特定的库函数来读取文件，确保你已经正确地导入并使用了相应的模块，如`pandas.read_csv()` 或 `open()`。

为了解决这个问题，你可以尝试以下步骤：

jupyter notebook找不到文件

### 如何解决Jupyter Notebook 找不到文件的问题

#### 默认工作目录设置不当
当启动 Jupyter Notebook 时，默认情况下它会将当前的工作目录设为启动位置。如果在这个目录下没有所需的文件，则会出现找不到文件的情况[^2]。

为了改变这一情况，可以在命令行中指定想要作为根目录的位置来启动 Jupyter Notebook：

jupyter notebook --notebook-dir=/path/to/your/directory

这使得可以从特定磁盘分区（如 D 盘或 E 盘）访问文件。

#### 修改配置文件以更改默认保存路径
另一种方式是通过修改 `~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py` 配置文件中的参数实现永久性的变更。具体来说就是编辑如下选项:

c.NotebookApp.notebook_dir = '/desired/path'

这样每次启动 Jupyter Notebook 时都会自动指向设定好的文件夹。

#### 使用相对路径与绝对路径
对于在笔记本内部加载外部资源而言，应该注意区分并正确运用相对路径和绝对路径两种形式。通常推荐采用绝对路径可以有效减少因切换不同工作区而导致的错误发生几率[^4]。

例如，在读取 CSV 文件时可使用 pandas 库配合完整的文件地址：

import pandas as pd
df = pd.read_csv(r'D:\data\example.csv')

这里使用了 Python 字符串前缀 r 来表示原始字符串从而避免转义字符带来的麻烦。

#### 添加额外的搜索路径
还可以利用 `%cd`, `%pwd` 和类似的魔法函数动态调整当前工作目录；亦或是借助于 os 模块临时增加新的查找范围：

import sys
sys.path.append('D:\\my_project\\src')  # 将项目源码加入到模块搜索列表里

以上措施能够帮助更好地管理和定位位于计算机各处的数据集及其他依赖项。