import pandas as pd boston = pd.read_csv(C:/Users/BY/anaconda3/Lib/site-packages/sklearn/datasets/data/"boston_house_prices.csv")
时间: 2023-09-19 12:12:18 浏览: 48
在读取CSV文件时,你需要使用引号将文件路径括起来,因为文件路径中包含空格。另外,如果该文件不在当前工作目录中,你需要指明完整的文件路径。
以下是可能的代码示例:
```python
import pandas as pd
boston = pd.read_csv("C:/Users/BY/anaconda3/Lib/site-packages/sklearn/datasets/data/boston_house_prices.csv")
```
请根据你实际的文件路径进行相应的修改。
相关问题
import pandas as pd df1=pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/斗破苍穹.csv') df2=pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/爱消除表格新.csv') # 合并两个DataFrame merged_df = pd.concat([df1, df2]) # 将合并后的数据保存为新的Excel文件 merged_df.to_csv('he11.xlsx', index=False) 报错:File "/Applications/pythonProject/main.py", line 3 df1=pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/斗破苍穹.csv') IndentationError: unexpected indent
这个错误是缩进错误(IndentationError),意味着您的代码缩进不正确。在Python中,缩进对于代码的结构和执行非常重要。请确保您的代码块有正确的缩进。
在您提供的代码中,错误出现在第3行。请检查该行及其之前的行是否有额外的缩进或不正确的缩进。您可以使用四个空格或一个制表符来进行缩进,但不能混合使用。
以下是修正后的代码示例:
```python
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/斗破苍穹.csv')
df2 = pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/爱消除表格新.csv')
# 合并两个DataFrame
merged_df = pd.concat([df1, df2])
# 将合并后的数据保存为新的Excel文件
merged_df.to_csv('he11.xlsx', index=False)
```
请确保代码的每一行都有正确的缩进,并且行与行之间没有额外的缩进或缺少缩进。如果仍然有问题,请检查其他部分的缩进。
import pandas as pd df = pd.read_csv('d:/test.txt', sep=',') df.to_excel('d:/test.xlsx', index=False)有误
这段代码的问题在于,它没有指定编码方式(encoding),因此在读取CSV文件时可能会出现编码错误。应该在pd.read_csv()中指定正确的编码方式,比如:
```
df = pd.read_csv('d:/test.txt', sep=',', encoding='utf-8')
```
此外,如果写入Excel文件时想要保留CSV文件中的列顺序,应该将index参数设置为True,而不是False。因此,正确的写入Excel文件的代码应该是:
```
df.to_excel('d:/test.xlsx', index=True)
```