B1026(15)

注意点
1、考虑到四舍五入怎么解决的问题
2、最后记得格式不足两位要补足

#include<iostream>
#include<string>
#include<cstdio>
using namespace std;
int main()
{
   int c1,c2,time;
   cin>>c1>>c2;
   time=c2-c1;
   if (time%100>=50)
   time+=100;
   time/=100;
   printf("%02d:%02d:%02d",time/3600,time%3600/60,time%60);
}
import pandas as pd data = pd.read_csv('example.csv', encoding='utf-8-sig') expected_columns = ['A', 'B', 'C'] # 如果CSV文件本身有标题行, 可以这样读取并验证 df_with_header = pd.read_csv(r'E:\PyCharm Community Edition 2024.3.3\Django\web\app01\data\data.csv') if not all(item in df_with_header.columns.tolist() for item in expected_columns): raise ValueError("The file does not contain the required columns.") 报错"E:\PyCharm Community Edition 2024.3.3\Django\.venv\Scripts\python.exe" "E:\PyCharm Community Edition 2024.3.3\Django\web\app01\management\commands\import_data.py" Traceback (most recent call last): File "E:\PyCharm Community Edition 2024.3.3\Django\web\app01\management\commands\import_data.py", line 3, in <module> data = pd.read_csv('example.csv', encoding='utf-8-sig') File "E:\Python313\Lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py", line 1026, in read_csv return _read(filepath_or_buffer, kwds) File "E:\Python313\Lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py", line 620, in _read parser = TextFileReader(filepath_or_buffer, **kwds) File "E:\Python313\Lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py", line 1620, in __init__ self._engine = self._make_engine(f, self.engine) ~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^ File "E:\Python313\Lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py", line 1880, in _make_engine self.handles = get_handle( ~~~~~~~~~~^ f, ^^ ...<6 lines>... storage_options=self.options.get("storage_options", None), ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ) ^ File "E:\Python313\Lib\site-packages\pandas\io\common.py", line 873, in get_handle handle = open( handle, ...<3 lines>... newline="", ) FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'example.csv' 进程已结束,退出代码为 1 CSV文件本身有标题行内容为city,date,aqi,pm25,pm10,so2,no2,co,o3 北京,2024-01-01,91,66,101,2,53,0.77,15
03-13
### 解决方案 当使用 Pandas 读取 CSV 文件时,如果出现 `FileNotFoundError` 或类似的错误提示 `'No such file or directory: 'example.csv'`,通常是因为文件路径不正确或文件不存在。以下是具体的解决方案以及验证 CSV 文件是否包含所需列的方法。 #### 1. 确认文件路径 确保提供的文件路径是正确的,并且文件确实存在于指定位置。可以尝试打印当前工作目录来确认相对路径是否有效: ```python import os print(os.getcwd()) # 打印当前工作目录 ``` 如果文件不在当前工作目录下,则需要提供完整的绝对路径或者调整到正确的相对路径[^1]。 #### 2. 使用异常处理捕获 FileNotFoundError 为了防止程序因找不到文件而崩溃,可以在读取文件时加入异常处理机制: ```python try: df = pd.read_csv('配置信息.csv') except FileNotFoundError: print("Error: File not found.") ``` 这样即使文件未找到也不会中断整个程序运行[^4]。 #### 3. 验证CSV文件是否存在特定列 在成功加载数据之后,可以通过检查 DataFrame 的 `.columns` 属性来判断它是否包含了预期中的列名列表 ['A', 'B', 'C']: ```python expected_columns = {'A', 'B', 'C'} if expected_columns.issubset(df.columns): print("All required columns are present.") else: missing_cols = expected_columns.difference(df.columns) print(f"Missing columns: {missing_cols}") ``` 上述代码片段利用集合操作简便地找出缺失的列名称。 #### 4. 可选方法——从 URL 加载 CSV 数据 如果本地存储不可靠,考虑直接通过网络链接获取最新的 CSV 资料也是一个不错的选择。例如: ```python url = "http://download-and-process-csv-efficiently/python.csv" df_url = pd.read_csv(url) ``` 这种方法避免了本地文件管理带来的麻烦,适合于动态更新的数据源场景[^3]。 --- ### 总结 以上介绍了几种应对 Pandas 中由于文件路径问题引发的 `FileNotFoundError` 方法,同时也提供了检验目标 CSV 是否具备必要字段的技术手段。遵循这些指导原则可以帮助开发者更稳健地处理实际项目里的类似挑战。
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