从文件夹导入 Python 3 中的 .csv 文件

Question

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

当我在使用此代码时导入Candidate.csv filw 时，它会被导入：

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（最近一次调用最后一次）pandas._libs.parsers.TextReader._convert_tokens() 中的pandas_libs\\parsers.pyx

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

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

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

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

在处理上述异常的过程中，又发生了一个异常：

----> 1 data=pandas.read_csv("C:\\Users\\Nupur\\Desktop\\Ankit\\Store.csv") 中的 UnicodeDecodeError Traceback（最近一次调用最后一次）

C:\\ProgramData\\Anaconda3\\lib\\site-packages\\pandas\\io\\parsers.py in parser_f(filepath_or_buffer,sep,delimiter,header,names,index_col,usecols,squeeze,prefix,mangle_dupe_cols,dtype,engine,converters,true_values 、false_values、skipinitialspace、skiprows、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、chunksize、压缩、千位、十进制、行终止符、escapechar、注释、编码，方言，tupleize_cols，error_bad_lines，warn_bad_lines，skipfooter，doublequote，delim_whitespace，low_memory，memory_map，float_precision) 676 skip_blank_lines=skip_blank_lines) 677 --> 678 return _read(filepath_or_buffer, 6079d) 姓名= 姓名

C:\\ProgramData\\Anaconda3\\lib\\site-packages\\pandas\\io\\parsers.py in _read(filepath_or_buffer, kwds) 444 445 try: --> 446 data = parser.read(nrows) 447 最后：448 parser.close ()

C:\\ProgramData\\Anaconda3\\lib\\site-packages\\pandas\\io\\parsers.py in read(self, nrows) 1034 raise ValueError('skipfooter not supported for iteration') 1035 -> 1036 ret = self._engine.read (nrows) 1037 1038 # 可以改变列 / col_dict

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Answer 1

尝试使用这个，

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

Answer 2

如果由于文件编码不是pd.read_csv()文档中提到的默认编码而遇到编码错误，您可以通过先安装chardet后跟以下代码来找到文件的编码：

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，你可以读为：

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

或者

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

您将在此处获得所有编码的列表

希望您觉得这个有帮助。

Answer 3

你有没有试过：

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

如果以上不起作用，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 ，以便将其视为“ raw string ”，以便不会对反斜杠进行特殊处理：

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