得到一个文件夹下所有的文件

你可以使用Python的os模块中的listdir()函数来获取指定文件夹下的所有文件名列表。示例代码如下：

import os

folder_path = "/path/to/folder"  # 替换为实际文件夹路径
file_names = os.listdir(folder_path)

for file_name in file_names:
    print(file_name)

其中，`folder_path`变量需要替换为实际文件夹的路径。`listdir()`函数返回的是一个包含文件名的列表，你可以通过遍历这个列表来获取每个文件的名称。

相关问题

读取一个文件夹下的所有文件

你可以使用Python中的os和os.path模块来实现读取一个文件夹下的所有文件。示例代码如下：

import os

folder_path = '/path/to/folder'  # 文件夹路径

for filename in os.listdir(folder_path):
    file_path = os.path.join(folder_path, filename)
    if os.path.isfile(file_path):
        with open(file_path, 'r') as f:
            # 处理文件内容
            pass

以上代码首先指定了要读取的文件夹路径，然后使用os.listdir()函数列出该文件夹下的所有文件和文件夹。接下来，对于每个文件，使用os.path.join()函数得到文件的完整路径，再使用os.path.isfile()函数判断是否为文件。如果是文件，则使用with open()语句打开文件，进行相应的处理。

pandas读取一个文件夹下所有csv文件某一行

可以使用`pandas`库中的`concat()`和`read_csv()`函数来读取文件夹下所有csv文件，并获取指定行的数据。

以下是示例代码：

import os
import pandas as pd

# 定义文件夹路径
folder_path = '/path/to/folder'

# 获取文件夹下所有csv文件路径
file_paths = [os.path.join(folder_path, file_name) for file_name in os.listdir(folder_path) if file_name.endswith('.csv')]

# 读取所有csv文件，并获取指定行的数据
row_num = 10 # 指定行号（从0开始）
all_data = pd.concat([pd.read_csv(file_path, usecols=[row_num], header=None) for file_path in file_paths], axis=1)

# 输出结果
print(all_data)

在上面的示例代码中，我们首先定义了文件夹路径`folder_path`，然后使用`os.listdir()`函数获取该文件夹下所有csv文件的文件名，并使用`os.path.join()`函数将文件路径与文件夹路径拼接起来，得到文件的完整路径。

接着，我们使用`pd.read_csv()`函数读取每个csv文件中的指定行数据，使用`usecols=[row_num]`参数指定只读取该行数据，使用`header=None`参数表示该csv文件没有列名。

最后，我们使用`pd.concat()`函数将所有csv文件中的指定行数据合并成一个`DataFrame`，并将`axis=1`参数设置为按列合并。

注意，如果每个csv文件中的指定行数据的数据类型不同，合并后的`DataFrame`中该列数据的数据类型也会不同。如果需要将合并后的`DataFrame`中所有列的数据类型都转换为同一类型，可以使用`astype()`函数进行转换。例如，以下代码将合并后的`DataFrame`中所有列的数据类型转换为`float`类型：

all_data = all_data.astype(float)