使用pd.read_csv读取CSV时报OSError: [Errno 22] Invalid argument怎么办

• 变量定义不符合预期：你声明的DATA_DIR变量实际存储的是test_1.csv的完整文件路径，不是目标文件夹的路径，后续直接做字符串拼接会得到两个完整路径拼接后的无效字符串，系统无法识别该路径，所以触发OSError: [Errno 22] Invalid argument报错。
• 路径拼接方式不规范：不同操作系统的路径分隔符存在差异，直接用+拼接路径字符串容易出现兼容问题，应该使用Python内置的路径处理工具拼接。

方案1：直接声明两个文件的完整路径（适合新手快速验证） #

import pandas as pd

test1_path = r'C:\Users\steve\Desktop\Data\test_1.csv'
test2_path = r'C:\Users\steve\Desktop\Data\test_2.csv'

df = pd.read_csv(test1_path, parse_dates=['DATE', 'datadate'])
q = pd.read_csv(test2_path, index_col=0, parse_dates=[1, 3])

方案2：拆分目录与文件名（适合后续批量处理同文件夹下的文件） #

import pandas as pd
import os

# 此处DATA_DIR为文件夹路径，不要写具体文件名
DATA_DIR = r'C:\Users\steve\Desktop\Data'
df = pd.read_csv(os.path.join(DATA_DIR, 'test_1.csv'), parse_dates=['DATE', 'datadate'])
q = pd.read_csv(os.path.join(DATA_DIR, 'test_2.csv'), index_col=0, parse_dates=[1, 3])

额外提示：第二个文件读取时的parse_dates=[1, 3]是按列位置识别日期字段，如果后续csv的列顺序调整会导致代码失效，建议直接使用字段名声明，比如parse_dates=['DATE', 'datadate']，可读性和稳定性更高。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Steven Woo