python导入csv的时候需要写路径，path1 = r"C:\Users\bbb\aaa\logs_20230517_113142\1223_diff.csv" 其中csv文件的"_diff.csv"是固定的，怎样能够直接找到同后缀的csv文件

你可以使用Python自带的os模块和glob模块来实现查找同后缀的csv文件。具体代码如下：
import os
import glob

path = r"C:\Users\bbb\aaa\logs_20230517_113142"
csv_files = glob.glob(os.path.join(path, "*_diff.csv"))
print(csv_files)

在代码中，os.path.join()方法会将路径和文件名拼接成完整的文件路径，glob.glob()方法会搜索指定路径下所有符合条件的文件，返回一个列表。这里的条件是文件名以_diff.csv结尾。
执行代码后，csv_files变量会存储路径下所有同后缀的csv文件路径，你可以再根据需要进行操作。

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python导入csv的时候需要写路径，path1 = r"C:\\Users\\bbb\\aaa\\logs_20230517_113142\\1223_diff.csv" 怎样能够不用写这个path

有几种方法可以避免写绝对路径。

使用相对路径：将 CSV 文件放在与你的 Python 脚本相同的目录中，然后使用相对路径导入它。

例如，如果你的 Python 脚本和 CSV 文件都在名为 my_project 的文件夹中，则可以使用以下代码导入 CSV 文件：
import os
import pandas as pd

csv_file = os.path.join(os.getcwd(), '1223_diff.csv')
df = pd.read_csv(csv_file)

将路径存储到变量中：如果你需要多次使用相同的路径，可以将它存储到变量中并在需要的地方使用。

import pandas as pd

path1 = r"C:\\Users\\bbb\\aaa\\logs_20230517_113142\\1223_diff.csv"
df = pd.read_csv(path1)

使用环境变量：你可以将 CSV 文件的目录添加到 PATH 环境变量中，并使用文件名导入 CSV。

例如，如果你将 CSV 文件目录添加到 PATH 中，则可以使用以下代码导入 CSV 文件：
import pandas as pd

df = pd.read_csv('1223_diff.csv')