使用以下代码时出现错误：
将 pandas 导入为 pd 将 matplotlib.pylab 导入为 plt
文件名 =“https://cf-courses-data.s3.us.cloud-object-storage.appdomain.cloud/IBMDeveloperSkillsNetwork-DA0101EN-SkillsNetwork/labs/Data%20files/auto.csv”
headers = [“符号”，“标准化损失”，“品牌”，“燃料类型”，“愿望”，“门数”，“车身风格”， “驱动轮”，“发动机位置”，“轴距”，“长度”，“宽度”，“高度”，“整备质量”，“发动机类型”， “气缸数”、“发动机尺寸”、“燃油系统”、“缸径”、“冲程”、“压缩比”、“马力”、 “峰值转速”、“城市英里数”、“高速公路英里数”、“价格”]
df = pd.read_csv（文件名，名称=标题）
尝试使用 URL 读取 csv 文件
您需要在文件名字符串前添加原始字符串文字。
您可以执行此操作，但在前面放置一个 r（表示原始字符串）（见下文）。这将使您读取 csv 而不会抛出错误。
filename = r"https://cf-courses-data.s3.us.cloud-object-storage.appdomain.cloud/IBMDeveloperSkillsNetwork-DA0101EN-SkillsNetwork/labs/Data%20files/auto.csv"
如果您在尝试读取 CSV 文件时遇到 pandas 中的 URL 错误，则意味着提供的 URL（统一资源定位器）不正确或无法访问。以下是导致此错误的一些常见原因以及解决该问题的一些步骤：
检查 URL：确保您用于访问 CSV 文件的 URL 正确。仔细检查 URL 中是否有任何拼写错误或缺失字符。
确保互联网连接：确保您有稳定的互联网连接并可以访问其他网站。有时，缺乏互联网连接可能会导致与 URL 相关的错误。
验证文件存在：如果 CSV 文件托管在服务器或网站上，请验证指定 URL 中是否存在该文件。如果文件被移动、重命名或删除，您将遇到错误。
URL 限制：某些网站可能设有限制，以防止使用 pandas 或其他数据读取库直接访问文件。确保您拥有访问该文件所需的权限。
URL 编码：URL 可能包含需要正确编码的特殊字符或空格。如果需要，请使用 urllib 库中的 urllib.parse.quote() 函数对 URL 进行编码。
防火墙或代理问题：如果您在有防火墙或代理的环境中工作，它可能会阻止对某些 URL 的访问。请咨询您的 IT 部门，确保允许必要的 URL。
User-Agent：某些网站可能需要在请求中包含 User-Agent 标头。您可以尝试使用 pandas.read_csv() 函数的 headers 参数将用户代理添加到您的请求中。
以下是如何使用带有自定义 User-Agent 标头的 pandas 从 URL 读取 CSV 文件的示例：
蟒蛇 复制代码 将 pandas 导入为 pd
url = 'https://example.com/data.csv' headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, 如 Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
尝试： df = pd.read_csv(url, headers=headers) # 对 DataFrame df 做一些事情 除了异常 e： 打印（f“错误：{e}”） 如果您已尝试上述步骤但仍然遇到问题，请仔细检查 URL 并验证是否可以通过网络浏览器访问它。如果您认为问题与网站的设置或配置有关，您可能需要联系网站管理员寻求帮助。