pandas读取csv找不到文件

当使用 Pandas 读取 csv 文件时，需要确保文件路径正确，否则就会出现 "FileNotFoundError" 错误。下面是一些可能的解决方案：

1. 检查文件路径是否正确，特别是文件名拼写是否正确，文件是否在正确的文件夹中。

2. 如果文件在当前工作目录中，可以只指定文件名而不是完整路径。如果不在当前工作目录中，需要指定完整路径。

3. 如果文件路径包含空格或其他特殊字符，需要将路径用引号括起来或者使用转义字符。

4. 如果文件正在被另一个程序使用，可能会导致无法读取。请确保文件没有被其他程序锁定。

5. 如果文件是在网络共享文件夹中，需要确保有足够的权限访问该文件夹和文件。

如果上述方法无法解决问题，可以考虑使用其它的文件读取方式，例如使用 Python 内置的 csv 模块或者使用 Pandas 的 read_excel 方法读取 Excel 文件。

相关问题

python pandas读取csv找不到文件

在Python中使用pandas库读取CSV文件时，如果遇到“FileNotFoundError”或者"OSError: [Errno 2] No such file or directory: 'filename.csv'"这样的错误，通常意味着你尝试打开的文件路径不存在，或者文件名、路径拼写有误。以下是几个可能导致这个问题的原因及解决方法：

1. **文件位置**：确保文件位于指定的路径下。如果你是在当前工作目录下操作，那么直接提供文件名即可；如果不是，你需要提供完整的文件路径。

import pandas as pd
data = pd.read_csv('path/to/your/file.csv')

2. **文件名和扩展名**：检查文件名是否正确，包括大小写，以及扩展名是否为".csv"。

3. **文件权限**：确保你有读取该文件的权限。如果是Windows系统，需要检查文件夹是否有读取权限。

4. **文件损坏或不存在**：确认文件是否存在，有时候虽然创建了文件，但由于意外原因可能被删除或损坏，此时需要重新创建或修复文件。

5. **环境变量**：如果你的脚本是在虚拟环境中运行，确保环境变量设置正确，文件路径指向的是虚拟环境内的资源。

如果你遇到了这个错误，可以尝试上述解决方案，并检查以下问题：

pandas读取csv文件拆分成小文件

Pandas是一个强大的数据处理库，用于Python，它提供了一种方便的方式来读取CSV文件。如果你想将一个大的CSV文件拆分成较小的文件，可以使用`pandas`的分块读取功能（chunking）。这样做的步骤大致如下：

1. **导入pandas**：

   import pandas as pd

2. **设置分块大小**（可以根据实际需要调整，如每500行或MB拆一份）：

   chunk_size = 500  # 每500行作为一个分块

3. **使用`read_csv`函数的`chunksize`参数**，逐块读取CSV文件：

   for chunk in pd.read_csv('大型文件.csv', chunksize=chunk_size):
       # 对每个数据块执行操作，例如存储到新的文件或进一步处理
       process_chunk(chunk)

`process_chunk`函数是你自定义的一个函数，它会对每个读取的块进行操作，比如保存到单独的文件：

   def process_chunk(chunk):
       filename = f'split_{chunk.index}.csv'  # 文件名基于当前分块的位置
       chunk.to_csv(filename, index=False)  # 写入新的CSV文件

4. **遍历所有分块并处理完后关闭大文件**，如果原始文件不是内存友好型的（如非常大），这一步是为了释放资源：

   with open('large_file.csv', 'rb') as fin:
       original_df = pd.read_csv(fin, delimiter=',', chunksize=chunk_size)

   # 确保所有小文件处理完毕后关闭原始文件
   original_df.close()