使用pd.read_csv读取Data.csv报FileNotFoundError该如何处理？

1 默认读取路径规则 #

pd.read_csv() 传入相对路径时，默认查找路径是当前Python运行环境的工作目录，逻辑和你熟悉的Node.js读取本地文件的相对路径规则一致：

• 如果是直接运行.py脚本，默认路径为脚本所在的文件夹
• 如果是在Jupyter系列工具中运行代码，默认路径为当前.ipynb notebook文件所在的文件夹

你可以运行以下代码打印当前工作目录，确认pandas查找文件的实际位置：

import os
print(os.getcwd())

打印出的路径就是pandas默认查找Data.csv的位置。

2 解决方案 #

你可以根据自己的使用场景选择以下任意一种方法解决问题：

• 方法一：移动文件到默认工作目录
  把你本地存储的Data.csv文件直接放到上面打印出的工作目录中，原有代码dataset = pd.read_csv('Data.csv')无需修改即可正常运行，适合小型临时项目使用。
• 方法二：传入文件的绝对路径
  直接写清楚Data.csv在你本地的完整路径即可，不需要关注当前工作目录：
  • Windows系统示例：dataset = pd.read_csv('D:/my_project/data/Data.csv')（路径用正斜杠/，或者用双反斜杠\避免转义问题）
  • Mac/Linux系统示例：dataset = pd.read_csv('/Users/yourname/project/data/Data.csv')
    适合文件存储位置固定的场景，不会因为工作目录变动出现找不到文件的问题。
• 方法三：手动切换工作目录
  如果你需要批量读取同一个文件夹下的多个文件，可以先把工作目录切换到文件存储的文件夹，后续直接写文件名即可：

import os
# 路径替换为你存储Data.csv的文件夹路径
os.chdir('D:/my_project/data/')
dataset = pd.read_csv('Data.csv')

注意事项 #

需要注意文件名大小写匹配问题，Mac和Linux系统对文件名大小写敏感，如果你本地文件实际名为data.csv或者DATA.CSV，和代码中写的Data.csv不一致也会触发该报错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bradley Thomas