Вопрос или проблема
Я новичок с Python и начинаю свой первый проект. Я пытаюсь прочитать файл csv в Jupyter Notebook. Файл находится в другой директории, чем Jupyter Notebook. Поскольку я буду это делать довольно часто, мне нужна помощь по тому, как лучше всего это сделать. Это мой код:
import pandas as pd
import numpy as np
clientes_arani = pd.read_csv("Users/zadikemilio/Documents/Arani/Analytics/Customer Export 21102024.csv")
и я получаю следующую ошибку
---------------------------------------------------------------------------
FileNotFoundError Traceback (most recent call last)
Input In [8], in <cell line: 4>()
1 import pandas as pd
2 import numpy as np
----> 4 clientes_arani = pd.read_csv("Users/zadikemilio/Documents/Arani/Analytics/Customer Export 21102024.csv")
File /opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/pandas/util/_decorators.py:311, in deprecate_nonkeyword_arguments.<locals>.decorate.<locals>.wrapper(*args, **kwargs)
305 if len(args) > num_allow_args:
306 warnings.warn(
307 msg.format(arguments=arguments),
308 FutureWarning,
309 stacklevel=stacklevel,
310 )
--> 311 return func(*args, **kwargs)
File /opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/pandas/io/parsers/readers.py:680, in read_csv(filepath_or_buffer, sep, delimiter, header, names, index_col, usecols, squeeze, prefix, mangle_dupe_cols, dtype, engine, converters, true_values, false_values, skipinitialspace, skiprows, skipfooter, nrows, na_values, keep_default_na, na_filter, verbose, skip_blank_lines, parse_dates, infer_datetime_format, keep_date_col, date_parser, dayfirst, cache_dates, iterator, chunksize, compression, thousands, decimal, lineterminator, quotechar, quoting, doublequote, escapechar, comment, encoding, encoding_errors, dialect, error_bad_lines, warn_bad_lines, on_bad_lines, delim_whitespace, low_memory, memory_map, float_precision, storage_options)
665 kwds_defaults = _refine_defaults_read(
666 dialect,
667 delimiter,
(...)
676 defaults={"delimiter": ","},
677 )
678 kwds.update(kwds_defaults)
--> 680 return _read(filepath_or_buffer, kwds)
File /opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/pandas/io/parsers/readers.py:575, in _read(filepath_or_buffer, kwds)
572 _validate_names(kwds.get("names", None))
574 # Создать парсер.
--> 575 parser = TextFileReader(filepath_or_buffer, **kwds)
577 if chunksize или итератор:
578 вернуть парсер
File /opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/pandas/io/parsers/readers.py:933, in TextFileReader.__init__(self, f, engine, **kwds)
930 self.options["has_index_names"] = kwds["has_index_names"]
932 self.handles: IOHandles | None = None
--> 933 self._engine = self._make_engine(f, self.engine)
File /opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/pandas/io/parsers/readers.py:1217, in TextFileReader._make_engine(self, f, engine)
1213 mode = "rb"
1214 # ошибка: Нет перегруженной версии "get_handle", соответствующей типам аргументов
1215 # "Union[str, PathLike[str], ReadCsvBuffer[bytes], ReadCsvBuffer[str]]"
1216 # , "строка", "булево значение", "Любое", "Любое", "Любое", "Любое", "Любое"
-> 1217 self.handles = get_handle( # type: ignore[call-overload]
1218 f,
1219 mode,
1220 encoding=self.options.get("encoding", None),
1221 compression=self.options.get("compression", None),
1222 memory_map=self.options.get("memory_map", False),
1223 is_text=is_text,
1224 errors=self.options.get("encoding_errors", "strict"),
1225 storage_options=self.options.get("storage_options", None),
1226 )
1227 assert self.handles is not None
1228 f = self.handles.handle
File /opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/pandas/io/common.py:789, in get_handle(path_or_buf, mode, encoding, compression, memory_map, is_text, errors, storage_options)
784 elif isinstance(handle, str):
785 # Проверить, должно ли имя файла открываться в двоичном режиме.
786 # Двоичный режим не поддерживает 'encoding' и 'newline'.
787 if ioargs.encoding and "b" not in ioargs.mode:
788 # Кодировка
--> 789 handle = open(
790 handle,
791 ioargs.mode,
792 encoding=ioargs.encoding,
793 errors=errors,
794 newline="",
795 )
796 else:
797 # Двоичный режим
798 handle = open(handle, ioargs.mode)
FileNotFoundError: [Errno 2] Нет такого файла или каталога: 'Users/zadikemilio/Documents/Arani/Analytics/Customer Export 21102024.csv'
Не могли бы вы мне помочь?
.
Ответ или решение
Когда вы пытаетесь открыть CSV файл в Python из Jupyter Notebook на Mac и сталкиваетесь с ошибкой FileNotFoundError, это свидетельствует о том, что путь к файлу указан неправильно. В данном ответе мы рассмотрим, как эффективно загружать файлы из других директорий, а также то, как избежать распространенных ошибок, включая правильную структуру файловых путей.
1. Проверка корректности пути к файлу
При указании пути к файлу важно помнить, что для MacOS необходимо использовать абсолютные пути или относительные пути. В вашем коде:
clientes_arani = pd.read_csv("Users/zadikemilio/Documents/Arani/Analytics/Customer Export 21102024.csv")вы пропустили начальный слеш /, что делает путь относительным. Для указания абсолютного пути вам нужно изменить его на:
clientes_arani = pd.read_csv("/Users/zadikemilio/Documents/Arani/Analytics/Customer Export 21102024.csv")2. Проверка существования файла
Перед тем как пытаться открыть файл, убедитесь, что он действительно существует в указанной директории. Это можно сделать несколькими способами:
- Откройте терминал (
Terminal) и выполните команду:
ls /Users/zadikemilio/Documents/Arani/Analytics/Это покажет вам список файлов в данной директории, и вы сможете убедиться в наличии Customer Export 21102024.csv.
3. Использование библиотеки os для проверки существования файла
Вы также можете использовать встроенный модуль os в Python, чтобы программно проверить наличие файла:
import os
file_path = "/Users/zadikemilio/Documents/Arani/Analytics/Customer Export 21102024.csv"
if os.path.exists(file_path):
clientes_arani = pd.read_csv(file_path)
else:
print("Файл не найден. Проверьте путь.")4. Альтернативные способы работы с файлами
Если вы часто работаете с файлами, лежащими в различных директориях, имеет смысл рассмотреть использование относительных путей или создание упрощенной структуры. Например, вы можете перенести CSV файл в ту же директорию, что и Jupyter Notebook, что упростит обращение к нему:
clientes_arani = pd.read_csv("Customer Export 21102024.csv")5. Использование путей с помощью библиотеки pathlib
Для управления путями и повышения кроссплатформенной совместимости может помочь библиотека pathlib, которая упрощает работу с файловыми путями:
from pathlib import Path
file_path = Path("/Users/zadikemilio/Documents/Arani/Analytics/Customer Export 21102024.csv")
if file_path.is_file():
clientes_arani = pd.read_csv(file_path)
else:
print("Файл не найден. Проверьте путь.")Заключение
Следуя приведенным рекомендациям, вы сможете успешно загружать CSV файлы из различных директорий, избегая распространенных ошибок, таких как неверно указанные пути. Убедитесь, что пути к файлам аккуратные и проверяйте существование файлов, прежде чем пытаться их открыть. Такие практики не только сделают ваш код более надежным, но и улучшат вашу продуктивность как разработчика.