从文件夹导入Python 3中的.csv文件
同一位置有2个csv文件:1-candidates.csv，2-store.csv
当我在使用以下代码时导入candidates.csv filw时，它被导入：
data=pandas.read_csv("C:\\Users\\Nupur\\Desktop\\Ankit\\candidates.csv")
data=pandas.read_csv("C:\\Users\\Nupur\\Desktop\\Ankit\\Store.csv")
pandas._libs.parsers.textreader._convert_with_dtype()中的pandas_libs\parsers.pyx
pandas._libs.parsers.textreader._string_convert()中的pandas_libs\parsers.pyx
pandas._libs.parsers._string_box_utf8()中的pandas_libs\parsers.pyx
在处理上述异常的过程中，发生了另一个异常：
UnicodeDecodeError跟踪（最近调用最后）在-->1 data=pandas.read_csv（“C:\users\nupur\desktop\ankit\store.csv”）
C:\programdata\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in parser_f(filepath_or_buffer、sep、分隔符、标头、名称escapechar、注释、编码、方言、tupleize_cols、error_bad_lines、warn_bad_lines、skipfooter、doublequote、delim_whitespace、low_memory、memory_map、float_precision)676 skip_blank_lines=skip_blank_lines)677-->678 return_read（filepath_or_buffer,kwds）679 680 parser_f.name=name
C:\programdata\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in_read(filepath_or_buffer,kwds）444 445 try：-->446 data=parser.read（nrows）447 finally：448 parser.close（）
C:\programdata\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py中的read（self,nrows）1034引发ValueError（“skipfooter not supported for iteration”）1035->1036 ret=self._engine.read（nrows）1037 1038#可能更改columns/col_dict
c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in read（self,nrows)1846 def read（self,nrows=none):1847
try:->1848 data=self._reader.read（nrows)1849除了stopiteration:1850，如果self._first_chunk:
pandas._libs.parsers.textreader.read（）中的pandas_libs\parsers.pyx
pandas._libs.parsers.textreader._read_low_memory()中的pandas_libs\parsers.pyx
pandas._libs.parsers.textreader._read_rows()中的pandas_libs\parsers.pyx
pandas._libs.parsers.textreader._convert_column_data()中的pandas_libs\parsers.pyx
pandas._libs.parsers.textreader._convert_tokens()中的pandas_libs\parsers.pyx
pandas._libs.parsers._string_box_utf8()中的pandas_libs\parsers.pyx
UnicodeDecodeError：“UTF-8”编解码器无法解码位置9中的字节0xF6：无效的起始字节
共有1个答案
试试用这个，
data=pandas.read_csv("C:\\Users\\Nupur\\Desktop\\Ankit\\Store.csv",encoding = "ISO-8859-1")
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想要知道更多东西吗？当你需要从表中查找某些值时，可以使用冗长的 case 语句或 selectors 实现，但更整洁的方式是使用 extlookup 函数实现。 在 puppetmaster 上可以使用 extlookup 函数查询外部的 CSV 文件，并返回匹配的数据片段。 将所有数据组织到一个单一的文件并将它从 Puppet 配置清单中分离出来， 可以使维护工作变得更简单，也便于与其他人分享：
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