### 解决 Jupyter Notebook 中的 `FileNotFoundError` 并成功读取文本文件创建 DataFrame 在 Jupyter Notebook 中处理 `FileNotFoundError` 并正确加载文本文件以创建 DataFrame，关键在于确保文件路径正确、文件存在以及编码格式匹配。以下是详细说明和解决方案： #### 确认当前工作目录 在 Jupyter Notebook 中，可以使用以下代码确认当前工作目录是否与文件所在位置一致： ```python import os print(os.getcwd()) # 打印当前工作目录 ``` 如果文件不在当前工作目录中，可以通过更改工作目录或提供文件的绝对路径来解决[^1]。 #### 检查文件是否存在 在尝试读取文件之前，应检查文件是否存在以避免错误： ```python file_path = 'horseTrain.txt' # 文件路径 if not os.path.exists(file_path): print(f"文件 {file_path} 不存在，请检查路径") else: print("文件存在，可以继续读取") ``` #### 使用正确的文件路径 如果文件位于 Jupyter Notebook 的同一目录下，可以直接使用相对路径。否则，建议使用绝对路径以确保文件能够被正确找到。例如： ```python # 相对路径 df = pd.read_csv('horseTrain.txt') # 绝对路径 df = pd.read_csv('/完整/路径/to/horseTrain.txt') ``` #### 处理编码问题 如果文件包含非 ASCII 字符，可能需要指定编码格式。例如，使用 UTF-8 编码： ```python df = pd.read_csv('horseTrain.txt', encoding='utf-8') # 指定编码格式 ``` #### 完整示例代码 以下是一个完整的示例，展示如何在 Jupyter Notebook 中正确读取文本文件并创建 DataFrame： ```python import pandas as pd import os def load_data(file_path): if not os.path.exists(file_path): # 检查文件是否存在 raise FileNotFoundError(f"文件 {file_path} 不存在，请检查路径") try: df = pd.read_csv(file_path, encoding='utf-8') # 尝试读取文件 except Exception as e: print(f"读取文件时出错: {e}") return None return df # 主函数 if __name__ == "__main__": file_path = 'horseTrain.txt' # 文件路径 data = load_data(file_path) if data is not None: print(data.head()) # 显示前几行数据 ``` #### 注意事项 - 如果文件路径仍然无效，可以尝试将文件上传到 Jupyter Notebook 的当前工作目录。 - 使用 `os.path.join` 构造跨平台兼容的文件路径[^2]： ```python current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath('__file__')) file_path = os.path.join(current_dir, 'horseTrain.txt') ``` --- ###