jupyternotebook读取文件
时间: 2025-04-24 09:11:01 浏览: 37
### 如何在 Jupyter Notebook 中读取文件
#### 使用 Pandas 库读取 Excel 文件
为了在 Jupyter Notebook 中读取 Excel 文件,可以使用 `pandas` 库中的 `pd.read_excel()` 函数。此方法适用于处理 `.xlsx` 或其他 Excel 格式的文件。
```python
import pandas as pd
df = pd.read_excel('./学生成绩.xlsx') # 读取文件路径[^1]
print(df.head())
```
这段代码会加载位于当前工作目录下的名为 `学生成绩.xlsx` 的 Excel 文件,并显示前几行数据以便确认内容是否正确加载。
#### 设置默认工作目录以简化文件访问
如果希望每次启动 Jupyter Notebook 都能自动定位到特定的工作目录,则可以通过修改配置来实现这一点:
- 打开 Anaconda Prompt 并执行命令 `jupyter notebook --generate-config` 来创建一个新的配置文件。
- 编辑生成的配置文件,取消注释并设置 `c.NotebookApp.notebook_dir` 参数为你想要作为默认打开位置的绝对路径。
- 修改 Jupyter Notebook 快捷方式的目标属性,移除其后的 `%USERPROFILE%/` 字符串部分,从而确保它指向正确的安装位置而不是用户的个人资料夹。
完成上述更改之后重启 Jupyter Notebook 即可生效[^2]。
#### 解决读取带有中文字符名称 CSV 文件时遇到的问题
当尝试从 Jupyter Notebook 加载具有汉字命名的 CSV 数据集时可能会碰到一些挑战。一种解决方案是在调用 `read_csv()` 方法时指定解析器引擎为 Python 版本而非 C 版本(`engine='python'`);然而这样做可能导致性能下降尤其对于大型数据集而言[^3]。
另一种更优的方式可能是调整源文件本身的编码格式至 ANSI 而不是 UTF-8 ,这通常能够解决由于不同操作系统间文本表示差异所引起的兼容性问题[^4]。
最后值得注意的是,在某些情况下即使不做任何额外操作也有可能成功导入这些类型的文件——具体取决于环境配置和个人计算机上的软件版本等因素影响[^5]。
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