pandas的read_csv()函数读取的文件路径找不到报错

本文介绍了解决在使用pandas库的read_csv()函数读取文件时遇到的路径错误问题。主要原因是Windows系统中复制的路径可能包含一个特殊字符导致无法找到文件。文章提供了两种解决方案:一是手动重新输入正确的路径;二是从Python项目的目录中复制路径并粘贴到read_csv()函数中。
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pandas的read_csv()函数读取的文件路径找不到报错:

表现:在python 需要读入路径的API 中经常会遇到这个问题。
原因:这里 因为win系统 下 ,点击文件属性复制路径,路径在前面会有一个多余的奇怪字符。
解决方法:重新手写路径或者在python project 目录处 copy path 然后再 粘贴到read_csv() 里面就OK 了。

报错如下

FileNotFoundError: File b'\xe2\x80\xaaD:\\path\\baidu.csv' does not exist

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<think>我们正在处理一个关于pandasread_csv函数能否读取xls文件的问题。根据用户的问题:“我想了解pandasread_csv函数是否支持读取xls文件请问pandasread_csv读取xls文件支持性”我们需要明确:read_csv是专门用来读取逗号分隔值(csv)文件的函数,而xls是Excel文件的扩展名(通常是Excel97-2003工作簿)。因此,read_csv不能直接读取xls文件,因为xls是二进制格式,而csv是纯文本格式。但是,用户可能混淆了不同文件的读取方式。在引用中,我们注意到:引用[4]提到了读取csv、xlsx和XLS文件,并指出:读csv文件用pandas.read_csv()读取xlsx,XLS文件用pandas.read_excel()因此,正确的做法是:-对于csv文件(扩展名为.csv),使用pd.read_csv()-对于Excel文件(扩展名为.xls或.xlsx),使用pd.read_excel()另外,引用[2]中比较了read_csvread_excel的差异,也印证了这一点。所以,我们的回答应该明确指出:read_csv不支持读取xls文件,并建议使用read_excel函数。同时,根据系统指令,我们需要:-在行内数学表达式使用$...$(但本问题不涉及数学公式,所以可以忽略)-独立公式使用$$...$$(同样不涉及)-使用中文回答-生成相关问题-在引用的段落末尾添加引用标识回答结构:1.直接回答问题:read_csv不支持读取xls文件。2.解释原因:文件格式不同。3.提供正确的读取方法:使用read_excel函数。4.给出示例代码(如果有必要)。5.生成相关问题。注意:引用标识的添加要自然。我们参考了引用[1][2][3][4],但只有引用[2]和引用[4]与问题直接相关。回答示例:根据您的描述,pandasread_csv函数不支持读取xls文件。因为read_csv是专门用于读取纯文本格式的CSV文件(以逗号分隔)的函数,而xls文件是MicrosoftExcel的二进制格式文件[^2][^4]。对于xls文件,您应该使用pandasread_excel函数。例如:importpandasaspddf=pd.read_excel('文件名.xls')此外,如果您的xls文件是旧版本的Excel文件(.xls),而新版本的Excel文件是.xlsx,read_excel函数同样可以处理。相关问题:1.如何使用pandas读取Excel文件(.xls或.xlsx)?2.read_csvread_excel函数的主要区别是什么?3.如果尝试用read_csv读取xls文件会发生什么错误?4.如何处理不同编码的CSV文件?注意:生成的问题要与主题相关。</think>### pandasread_csv函数是否支持读取xls文件? **直接回答:** pandas的`read_csv()`函数**不支持**直接读取.xls格式的Excel文件。原因如下: 1. **文件格式本质不同** `.csv`是纯文本格式(逗号分隔值),而`.xls`是二进制格式的Excel文件(Excel 97-2003工作簿)。`read_csv()`设计用于解析文本文件,无法解码二进制Excel结构[^2][^4]。 2. **尝试读取报错** 若强行用`read_csv()`读取.xls文件,会触发解析错误: ```python # 错误示例 pd.read_csv('data.xls') # 报错:ParserError ``` 错误信息通常为`Error tokenizing data`或`ParserError`,因为二进制数据被当作文本解析[^4]。 --- ### 正确读取.xls文件的方法 应使用pandas的**`read_excel()`**函数: ```python import pandas as pd df = pd.read_excel('data.xls') # 读取Excel文件 ``` #### 关键注意事项: 1. **依赖库要求** `read_excel()`需要安装额外依赖库: ```bash pip install openpyxl xlrd # xlrd用于.xls,openpyxl用于.xlsx ``` 2. **路径格式问题** 路径中的反斜杠`\`需转义或使用原始字符串(建议用正斜杠`/`避免问题): ```python # 推荐写法 df = pd.read_excel(r'C:/data/file.xls') # 原始字符串 + 正斜杠 ``` 3. **列数据提取差异** 读取Excel时返回DataFrame,提取第一列数据用`df.iloc[i, 0]`;而CSV返回数组用`data[0][i]`[^2]。 --- ### 对比总结 | **函数** | `read_csv()` | `read_excel()` | |----------------|-----------------------------|------------------------------| | 支持文件类型 | .csv(纯文本) | .xls/.xlsx(二进制) | | 核心参数 | `sep`, `encoding` | `sheet_name`, `engine` | | 数据返回类型 | 数组(直接索引) | DataFrame(需`.values`转换) | | 路径格式敏感度 | 高(需注意`\`转义)[^4] | 中等 | > ⚠️ **重要提示**:若需增量追加数据(如日志),对CSV可用`mode='a'`[^3],但Excel需通过`pd.ExcelWriter`实现追加。 ---
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