Traceback (most recent call last): File "C:\python\py\4.py", line 14, in <module> data = pd.read_excel(file_path, sheet_name="Sheet1") # 假设数据在 "Sheet1" 工作表 File "C:\python\py\.venv\Lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 495, in read_excel io = ExcelFile( io, ...<2 lines>... engine_kwargs=engine_kwargs, ) File "C:\python\py\.venv\Lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 1550, in __init__ ext = inspect_excel_format( content_or_path=path_or_buffer, storage_options=storage_options ) File "C:\python\py\.venv\Lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 1402, in inspect_excel_format with get_handle( ~~~~~~~~~~^ content_or_path, "rb", storage_options=storage_options, is_text=False ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ) as handle: ^ File "C:\python\py\.venv\Lib\site-packages\pandas\io\common.py", line 882, in get_handle handle = open(handle, ioargs.mode) FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'C:/Users/你的用户名/Desktop/附件（1）.xlsx' 进程已结束，退出代码为 1 分析错误原因，并改正

<think>好的，用户现在遇到了新的错误，错误信息是`FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'C:/Users/你的用户名/Desktop/附件（1）.xlsx'`。我需要分析这个错误的原因并给出解决方法。 首先，错误的核心是文件未找到。用户可能没有正确设置文件路径，或者文件不存在于指定的位置。原来的代码中使用了示例路径`C:/Users/你的用户名/Desktop/附件（1）.xlsx`，但用户可能没有将`你的用户名`替换为自己的实际用户名，或者文件根本不在这个路径下。 接下来，我需要考虑可能的具体原因： 1. **路径未正确替换**：示例代码中的路径包含占位符`你的用户名`，用户可能直接复制了代码而没有修改成自己的实际用户名，导致路径错误。 2. **文件实际位置不符**：用户的Excel文件可能存放在其他目录（如文档、下载文件夹等），而不是桌面。 3. **文件名错误**：文件可能被重命名过，或者名称中的括号是全角符号（如“附件（1）”中的括号是中文括号），而系统不识别。 4. **文件未保存或丢失**：用户可能没有正确保存Excel文件，或者文件被误删。 解决方法需要针对这些原因： - **检查路径中的用户名**：用户需要将路径中的`你的用户名`替换为自己电脑的实际用户名。例如，如果用户名为`zhangsan`，则路径应为`C:/Users/zhangsan/Desktop/附件（1）.xlsx`。 - **确认文件实际位置**：用户可以通过在文件资源管理器中找到Excel文件，右键点击文件选择“属性”，查看“位置”信息，获取正确的绝对路径。 - **验证文件名和格式**：确保文件名与代码中完全一致，包括括号的半角/全角（中文括号可能导致问题，但通常系统支持），以及扩展名是否为`.xlsx`（而非`.xls`或其他）。 - **使用相对路径（如果适用）**：如果文件和脚本在同一目录下，可以使用相对路径（如`附件（1）.xlsx`），但需确认脚本运行时的当前工作目录。 另外，用户可能需要检查文件是否存在，或者是否有权限访问该文件。如果文件在移动硬盘或网络位置，需要确保路径正确且设备已连接。 最后，提供修正后的代码示例，使用用户实际的正确路径，并指导用户如何获取正确路径。 </think> ### 错误原因分析 `FileNotFoundError` 是由于代码中指定的 Excel 文件路径不正确或文件不存在导致的。具体问题出在示例代码中的文件路径未替换为用户实际的文件存储路径，且可能存在以下细节问题： #### 1. **路径中的占位符未替换** 原代码中的 `file_path = "C:/Users/你的用户名/Desktop/附件（1）.xlsx"` 是示例路径，其中 `你的用户名` 是占位符（如用户实际电脑的用户名为 `zhangsan`，则正确路径应为 `C:/Users/zhangsan/Desktop/附件（1）.xlsx`）。若未替换，系统会尝试在不存在的路径下查找文件，导致报错。 #### 2. **文件实际存储位置不符** Excel 文件可能未存放在 `桌面` 目录下（如存放在 `文档` 或 `下载` 文件夹），或用户误将文件移动/删除，导致路径指向的位置无文件。 #### 3. **文件名或扩展名错误** - 文件名可能被修改（如实际为 `附件1.xlsx` 而非 `附件（1）.xlsx`）。 - 文件扩展名可能错误（如实际是 `.xls` 而非 `.xlsx`），或隐藏了扩展名（如文件实际是 `附件（1）.xlsx.txt`）。 ### 解决步骤与修正代码 #### 步骤1：获取文件的真实绝对路径 1. 在电脑中找到你的 Excel 文件（`附件（1）.xlsx`）。 2. 右键点击文件 → 选择 **属性** → 在 `常规` 选项卡中查看 `位置`（即绝对路径）。 例如：`C:\Users\zhangsan\Documents\信贷数据\附件（1）.xlsx`（Windows）或 `/Users/lisi/Downloads/附件（1）.xlsx`（macOS/Linux）。 #### 步骤2：修正代码中的文件路径 将 `file_path` 替换为步骤1中获取的真实绝对路径，并确保： - Windows 路径使用双反斜杠（`\\`）或正斜杠（`/`）避免转义问题。 - 文件名（包括括号、扩展名）与实际文件完全一致。 #### 步骤3：验证文件存在性（可选） 运行以下代码检查路径是否正确： ```python import os file_path = "替换为你的真实路径" # 如 "C:/Users/zhangsan/Desktop/附件（1）.xlsx" if os.path.exists(file_path): print(f"文件存在：{file_path}") else: print(f"文件不存在，请检查路径：{file_path}") ``` ### 修正后的完整代码（示例） 假设你的文件实际存放在 `D:\项目数据\用户违约数据\附件（1）.xlsx`（Windows）： ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix # -------------------------- 数据加载（修正关键路径） -------------------------- # 替换为你的真实文件路径（通过文件属性获取） file_path = "D:/项目数据/用户违约数据/附件（1）.xlsx" # Windows 推荐用正斜杠或双反斜杠（D:\\项目数据\\...） # 读取 Excel 文件（需安装 openpyxl，若未安装运行：pip install openpyxl） try: data = pd.read_excel(file_path, sheet_name="Sheet1") # 假设数据在 "Sheet1" 工作表 except FileNotFoundError: raise ValueError(f"文件未找到！请检查路径是否正确：{file_path}") # 检查列名是否匹配（根据实际数据调整） required_columns = ['工作年', '居住年', '负债率', '信用卡负债', '是否违约'] if not all(col in data.columns for col in required_columns): raise ValueError(f"数据列名不匹配！需要包含：{required_columns}，实际列名：{data.columns.tolist()}") # -------------------------- 后续代码（与之前一致） -------------------------- # 划分训练集和测试集（前n-150条训练，后150条测试） train_data = data.iloc[:-150, :] test_data = data.iloc[-150:, :] # 提取特征和目标变量 features = ['工作年', '居住年', '负债率', '信用卡负债'] X_train = train_data[features] y_train = train_data['是否违约'] X_test = test_data[features] y_test = test_data['是否违约'] if '是否违约' in test_data.columns else None # 设置模型参数（根据问题描述的系数） model = LogisticRegression() model.coef_ = np.array([[-0.243, -0.081, 0.088, 0.573]]) model.intercept_ = np.array([-0.791]) # 预测违约概率和分类结果 y_pred_prob = model.predict_proba(X_test)[:, 1] y_pred = (y_pred_prob > 0.5).astype(int) # 输出前5个测试用户结果 print("前5个测试用户预测结果:") for i in range(5): print(f"用户{i+1}: 概率{y_pred_prob[i]:.4f} → 预测{'违约' if y_pred[i]==1 else '未违约'}") # 模型评估（若有真实标签） if y_test is not None: accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) print("\n评估结果:") print(f"总体准确率: {accuracy:.4f}") print("混淆矩阵:") print(cm) ``` ### **总结** 核心问题是文件路径未正确设置。通过替换为真实绝对路径、验证文件存在性、检查文件名和扩展名，即可解决 `FileNotFoundError`。