pycharm一整个程序可以正常运行但是用Python控制台执行程序中的一条语句时会报错

**import pandas as pd 
from sklearn.decomposition import PCA
from matplotlib import pyplot  as plt
from sklearn.preprocessing import StandardScaler 
from sklearn.impute import SimpleImputer

# df = pd.read_csv("label_0_uab删除了空值的数据1005&剔除不正常电压配变.csv")
# Load data from CSV file 
data = pd.read_csv("label_0_uab删除了空值的数据1005&剔除不正常电压配变.csv").iloc[:,3:]  #engine='openpyxl'

# 创建插补器对象，将缺失值填充为0
imputer = SimpleImputer(strategy='constant', fill_value=0)

# 使用插补器填充缺失值
data_scaled_filled = imputer.fit_transform(data)
scaler = StandardScaler() 
data_scaled = scaler.fit_transform(data_scaled_filled)**

上面的程序是一部分，整个程序运行起来一点问题没有，但是当尝试用控制台单独运行pd.read_csv()这条语句时，不管怎样都会报错，错误截图如下

因为你用控制台运行，那么你的路径就变成控制台的执行路径，而你文件的路径用的相关路径，这就导致取不到文件，所以报错了，这儿你可以在文件路径这用绝对路径

引用chatgpt部分指引作答：
如果在 PyCharm 控制台中执行程序中的某一条语句时报错，可以尝试以下步骤：

1、确保所需库已经正确安装：检查是否在 PyCharm 中正确地安装了 pandas、sklearn 和 matplotlib 库。

2、确认环境变量正确配置：确保Python控制台使用的Python解释器与项目中引用的库相同。可以在 PyCharm 中通过 Project Interpreter 查看和更改虚拟环境设置，以确保 Python 解释器正确匹配所需库。

3、清除缓存并重启 Pycharm：有时候缓存文件可能会损坏导致问题，可以尝试清除缓存文件夹（如Windows系统下的Cache）或重启IDE来重新加载相关文件和库，从而解决报错问题。

4、检查文件路径是否正确：确认程序读取数据文件的路径正确，并且文件确实存在于指定路径下。

如果报错信息中显示找不到文件，那么可能是以下原因导致的：

1、文件路径错误：请确保文件路径输入正确。可以尝试使用绝对路径或在程序中使用 os.path 模块获取文件的绝对路径，这样更容易避免因为相对路径不一致而导致无法找到文件。

2、权限问题：在某些情况下，由于权限限制，用户无法访问或执行某些文件。请确认你有足够的访问权限读取该文件。

3、文件不存在：请确定所需文件还存在于预期的位置，并且没有被误删除或移动到其他位置。可以尝试在操作系统中手动打开该文件以确认它是否存在。

4、文件类型错误：请确认文件格式和文件名是否正确。例如，如果你想从Excel文件中读取数据，则需要使用Pandas中的read_excel函数而非read_csv函数。

5、PyCharm设置问题：在Pycharm IDE中，有时为了防止出现路径对照的问题，需要将PyCharm Projects窗口中选定要打开的整个工程主目录作为根目录。如果不想调整项目结构，请在 File -> Settings -> Project Structure 中把文件的选择方式改为 Absolute Path即可（但是注意，这种方式会破坏原先的相对路径）。

如果以上方法仍然未能解决问题，建议查看控制台中详细的错误提示并调试代码。

这篇博客: 泰坦尼克号数据分析预测建模准确率测算中的 4.题外话：如果想将数据集直接拆分并保存成两个csv文件，可以直接采用下述代码，复职可直接使用。运行环境pycharm， python3 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:

import pandas as pd
#数据切分库是sklearn.model_selection
from sklearn.model_selection import train_test_split
if __name__ == "__main__":
    data = pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\titanic.csv')
    #将样本分为x表示特征，y表示类别
    x = data.iloc[:,:-1]
    y = data.iloc[:,-1]
    #测试集为30%，训练集为70%
    x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.3,random_state=0)

    print(len(x_train))
    print(len(x_test))
    res_train = pd.concat([x_train, y_train], axis=1, ignore_index=True)
    res_test = pd.concat([x_test, y_test], axis=1, ignore_index=True)
    print(len(res_train))
    print(len(res_test))
    res_train.columns = data.columns
    res_test.columns = data.columns    res_train.to_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\titanic_train.csv', index=False, header=True)    res_test.to_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\titanic_test.csv', index=False, header=True)
    #输出训练集与测试集分割结果。