使用pandas导入CSV文件时报找不到文件或UnicodeError错误如何解决

1. 找不到文件报错的常见原因及修复 #

• 路径拼写错误：文件名、目录名存在拼写偏差，或存在多余空格；Mac、Linux系统对路径大小写敏感，需确认大小写完全匹配
• 相对路径与工作目录不匹配：如果使用相对路径导入，可先执行import os; print(os.getcwd())查看Python当前运行的工作目录，要么将CSV文件放到打印出的目录下，要么直接写文件的绝对路径：Windows系统建议用原始字符串写法避免转义符问题，比如r"C:\Users\用户名\Desktop\数据.csv"；Mac/Linux直接写完整路径比如/Users/用户名/Desktop/数据.csv即可
• 文件后缀被系统隐藏：Windows默认隐藏已知文件后缀，可能出现你以为文件是数据.csv，实际是数据.csv.txt的情况，打开系统的文件扩展名显示功能确认文件名即可

2. UnicodeError编码报错的常见原因及修复 #

该报错本质是CSV文件的实际编码和pandas默认使用的utf-8编码不匹配，常见修复方式如下：

• 优先尝试常用编码参数：Windows系统导出的CSV大多是gbk编码，带BOM的UTF-8文件可以用utf-8-sig编码，部分特殊文件可以尝试cp1252编码，写法参考：
  pd.read_csv("文件路径", encoding="gbk")
• 不知道文件编码时可以用第三方库检测：先执行pip install chardet安装检测库，再运行以下代码获取文件编码：

  import chardet
  with open("你的文件路径", "rb") as f:
      print(chardet.detect(f.read())["encoding"])
  

  把输出的编码值填入read_csv的encoding参数即可
• 临时应急可以添加encoding_errors="ignore"参数忽略无法解码的字符，该方法可能丢失少量异常字符内容，非必要不推荐使用

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ashley Marshall