Al trabajar con archivos en Python, uno de los errores más comunes y repetibles suele ocurrir en filenotfounderror.
Este mensaje de error, filenotfounderror, lo generará el intérprete cuando intente ejecutar una línea de código/comando que requiere un archivo que el sistema no puede encontrar.
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La razón principal de este error es especificar la ruta al archivo ubicado (o) nombre de archivo incorrecto (o) extensión incorrecta. Analicemos todas las formas y escenarios posibles para solucionar el error notfounderrror.
A continuación se muestra un programa simple que arroja el mensaje de error filenotfound.
# import required libraries
import pandas as pd
# load dataset
data=pd.read_csv('Fish.csv')
# print data
data
Producción:
———————————————————————————
FileNotFoundError Traceback (última llamada más reciente)
1 importar pandas como pd
—-> 2 datos=pd.read_csv(‘Pescado.csv’)
3 datos
______________________________________________________________________
7 marcos
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/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/pandas/io/common.py en get_handle(ruta_o_buf, modo, codificación, compresión, mapa_memoria, is_text, errores, opciones_almacenamiento)
705 codificación=ioargs.codificación,
706 errores = errores,
–> 707 nueva línea=»»,
708 )
709 otro:
Error de archivo no encontrado: [Errno 2] No existe tal archivo o directorio: «Fish.csv»
Explicación: El error es que el archivo Fish.csv no está en el mismo directorio/carpeta donde existe/ejecuta el programa real. A continuación se muestran los diversos métodos/escenarios para reparar el archivo no encontrado.
Cómo corregir el error de archivo no encontrado en Python
Método 1: especifique la ruta al archivo
Cuando ejecutamos un programa en Terminal (o) IDE, si especificamos solo el nombre del archivo en el método read_csv(), Python Interpreter busca solo el archivo presente en el directorio/carpeta actual donde existe/se ejecuta el código. Si el archivo y el código están en la misma carpeta/biblioteca, no arrojará un error.
Si el archivo está en una carpeta diferente, debemos especificar la ruta completa al archivo para que el intérprete pueda ir a esa carpeta/directorio y seleccionar el archivo requerido.
Código:
# import required libraries import pandas as pd # load dataset data=pd.read_csv(r'C:Usersv.akhilDesktopFish.csv') # print data data
Producción:
Explicación: Aquí, el conjunto de datos Fish.csv se encuentra en la carpeta Escritorio, que es diferente de donde ejecutamos el código. Luego especificamos explícitamente la ruta del archivo para cargar el archivo.
Puede notar que al especificar la ruta del archivo, hemos usado r al principio, es decir, read_csv(r’C:Usersv.akhilDesktopFish.csv’) porque convierte la cadena simple en una cadena sin procesar.
Si no especificamos la r antes de la ruta del archivo, entonces el intérprete tratará la ruta completa de un archivo como una cadena normal en lugar de una ruta de archivo que da como resultado un error.
Método 2: use un archivo de texto para ejecutar el script de Python
También podemos ejecutar el código en un archivo en una carpeta particular de Python siguiendo los dos pasos a continuación.
Moviéndose al directorio donde está presente el archivo de texto, que debe ejecutarse usando el comando cd nombre_directorio
Después de navegar, ejecute el script de Python con el comando: nombre de archivo de Python.
Para omitir el error de archivo no encontrado, debemos asegurarnos de que el conjunto de datos (archivo utilizado en el código) y el archivo de código existan en el mismo directorio.
Código:
# import required libraries
import pandas as pd
# load dataset
data=pd.read_csv('Fish.csv')
# print data
print(data)
Tanto el archivo de texto (código) como los datos (archivo CSV) están presentes en la misma carpeta (Escritorio)
Movido de la carpeta raíz al escritorio usando el comando cd
Producción:
Los programadores utilizan este método cuando administran varios archivos en el mismo programa. Entonces, en cualquier momento, pueden especificar el nombre del archivo sin la ruta completa al archivo.
Nota: Este enfoque también se puede seguir cuando se utiliza cualquier entorno de desarrollo integrado como PyCharm para la programación. Como en este método, hemos creado una carpeta como marcador de posición para todos los archivos, como archivos de texto (que consisten en código) y archivos CSV (conjunto de datos).
De manera similar, en IDE como Pycharm, crearemos un proyecto y colocaremos los archivos necesarios en el mismo proyecto para evitar especificar la ruta completa al archivo y filenotfounderror.
Método 3: Usar el IDE en línea de Google Collaboration
Google collab es uno de los IDE en línea más populares que utilizan muchas personas para codificar. Al codificar en la colaboración, incluso si especificamos la ruta completa al archivo, el IDE arrojará un error de archivo no encontrado.
# import required libraries import pandas as pd # load dataset data=pd.read_csv(r'C:Usersv.akhilDesktopFish.csv')
Producción:
FileNotFoundError Traceback (última llamada más reciente)
2 importar pandas como pd
3 # cargar conjunto de datos
—-> 4 datos=pd.read_csv(r’C:Usersv.akhilDesktopFish.csv’)
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7 marcos
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/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/pandas/io/common.py en get_handle(path_or_buf, modo, codificación, compresión, memory_map, is_text, error, storage_options)
705 codificación=ioargs.codificación,
706 errores = errores,
–> 707 nueva línea=»»,
708 )
709 otro:
Error de archivo no encontrado: [Errno 2] Archivo o directorio no presente: ‘C:\Users\v.akhil\Desktop\Fish.csv’
Entonces, para deshacerse de este error en la colaboración de Google. Primero, necesitamos cargar el archivo en el cuaderno usando GUI o código.
Desde la GUI, cargue los archivos haciendo clic en el icono resaltado a continuación.
También podemos cargar el archivo en el cuaderno usando muy pocas líneas de código que informamos a continuación:
from google.colab import files files.upload()
El cuaderno nos permitirá cargar los archivos ejecutando el código anterior.
Después de agregar/cargar los archivos, podemos especificar directamente el nombre del archivo en el método read_csv() sin ninguna ruta para usar el conjunto de datos para la manipulación/procesamiento según sea necesario.
Código:
# import required libraries
import pandas as pd
# load dataset
data=pd.read_csv('Fish.csv')
data
Producción:
