写在前面
在用pd.read_csv读取数据集时，我有2个疑问？1是：写相对路径还是绝对路径。2是：相对路径，绝对路径怎么写。这篇文章就是解决以上两个问题。如果这个脚本只是在自己电脑上，都可以无所谓，但是如果别人也想用你的脚本，我认为相对路径还是比较好的，数据集和脚本一起拷贝给别人，如果环境没问题的话路径不用修改就可以直接运行，如果你用绝对路径的话，别人拿到之后还得自己修改路径。
出现的问题
报错，这个路径没找到文件，路径写错了。
解决问题
一般是数据集与你的脚本在一个文件夹下。 我用的是绝对路径
第1步打印脚本所在的路径
import os
os.getcwd()
print(os.getcwd())
第2步
加上你的数据集路径
train = pd.read_csv('F:\\pythonProject3\\data\\data\\train.csv')下面是我的脚本和数据集的文件。
第3步测试一下
print(train)
用相对路径读取数据集
前提数据集与脚本不在同一个文件下，但同在上一级文件夹。就是下面这种情况。
读取文件方式
train = pd.read_csv('..\\train.csv')图中的“..”表示是当前所处的文件夹上一级文件夹的绝对路径。也就是我下图中data路径
F:\pythonProject3\data\data实在不理解可以自己试试
import os
path1=os.path.abspath('.') #表示当前所处的文件夹的绝对路径
print("path1@@@@@",path1)
path2=os.path.abspath('..') ## 表示当前所处的文件夹上一级文件夹的绝对路径
print("path2@@@@@",path2)
完整的代码
import pandas as pd
import numpy as np
import os
os.getcwd()
# F:\\pythonProject3\\data\\data\\train.csv
# dataset_path = '..'
train = pd.read_csv('..\\train.csv')
path1=os.path.abspath('.')
print("path1@@@@@",path1)
path2=os.path.abspath('..')
print("path2@@@@@",path2)
print(train)
参考
https://www.jb51.net/article/168860.htm
到此这篇关于pd.read_csv读取文件路径出现的问题解决的文章就介绍到这了,更多相关pd.read_csv读取文件路径内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
