Python里用pandas读取数据文件时显示找不到相应的文件

程序和文件都在同一个项目的同一个文件夹下，但是就是读不出来，用到了pandas，sklearn这几个库，本来准备做聚类分析的，但是一直读不到文件……

读不到报什么错，代码呢

这有个类似的问题, 你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7554986
这篇博客你也可以参考下：python-pandas/sklearn中进行的编码方法
除此之外, 这篇博客: 机器学习教程（一）使用pandas和sklearn进行建模并评估中的 一、数据归一化 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
数据归一化（Normalize）数据归一化的意义在于，如果每个特征的差别非常大，那么机器学习在训练过程中，会花费非常大的时间。所以需要对特征进行数据归一化，就是把所有特征向量的范围在一定内，比如都在[0,1]之间。
最大值/最小值归一化
x=x-min/(max-min)
这样可以把每个特征的缩放到[0,1]范围内
df[col].min()就是对这一列求最小值
df[col].max()就是对这一列求最大值
对每一行的特征进行归一化，在pandas里面的代码如下，即对所有的特征列，每一列，进行最大最小值归一化。
```
"""feature是df定义的特征列"""
df=pd.read_csv("特征文件.csv")
feature_col = ["特征1","特征2"]
for col in feature_col：
	df[col]=df[col]-df[col].min()/(df[col].max()-df[col].min())
```
您还可以看一下唐宇迪老师的Python数据分析与机器学习实战课程中的结合pandas与sklearn小节, 巩固相关知识点
以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:
针对本问题，参考资料中提到了如何使用pandas库读取数据文件，但并没有给出解决“找不到相应文件”的具体方法。因此，我们可以考虑以下几个方法来解决这个问题：
1.确认文件路径是否正确：确保程序代码中所指定的文件路径与文件实际存放路径相符。可以使用绝对路径或相对路径来指定文件路径。
2.确认文件名是否正确：除了文件路径，文件名本身也可能出错。确认输入文件名是否与实际文件名匹配。
3.确认文件格式是否正确：程序中指定的文件格式应该与实际文件格式相符。如果文件为csv格式，则程序中也应该使用csv来读取文件。
以下是一些参考代码示例：
1. 确认文件路径是否正确
```
import os

# 获取当前工作目录
current_directory = os.getcwd()
# 拼接文件路径
file_path = os.path.join(current_directory, 'data.csv')

# 读取文件
data = pd.read_csv(file_path)
```
在这个例子中，我们使用了os模块获取了当前工作目录，并使用os.path.join()方法将文件名与当前工作目录拼接成完整的文件路径。这样就可以避免使用绝对路径，提高了代码的可移植性。
1. 确认文件名是否正确
```
import os

# 获取当前工作目录
current_directory = os.getcwd()

# 指定文件名
file_name = 'data.csv'

# 拼接文件路径
file_path = os.path.join(current_directory, file_name)

# 读取文件
data = pd.read_csv(file_path)
```
在这个例子中，我们指定了文件名，并使用os.path.join()方法将文件名与当前工作目录拼接成完整的文件路径。这样就可以避免手写完整路径时出错。
1. 确认文件格式是否正确
```
# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('data.xlsx')
```
在这个例子中，我们使用pd.read_csv()方法读取了csv文件，也可以使用pd.read_excel()方法读取Excel文件。当然，我们也可以使用其他方法读取其他类型的文件。
综上所述，在使用pandas库读取数据文件时遇到“找不到相应的文件”错误时，可以从文件路径、文件名、文件格式这几个方面入手，排查可能的错误。