python读取文件夹下名为1的csv文件

以下是一个示例代码，假设您的csv文件在名为"data"的文件夹中：

import csv
import os

# 获取csv文件路径
folder_path = "data"
file_names = os.listdir(folder_path)
csv_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in file_names if f.endswith('.csv') and '1' in f]

# 读取csv文件
for file in csv_files:
    with open(file, 'r') as csvfile:
        reader = csv.reader(csvfile)
        for row in reader:
            print(row)

这个代码片段将列出"data"文件夹中所有文件名包含字符"1"并且扩展名为csv的文件的内容。您可以根据需要修改代码来满足您的需求。

相关问题

python读取文件夹下的所以csv文件

在Python中，你可以使用`os`和`pandas`库来读取文件夹下的所有CSV文件。以下是一个简单的步骤：

import os
import pandas as pd

# 定义要读取的文件夹路径
folder_path = "path_to_your_folder"

# 创建一个空列表来存储数据
all_data = []

# 遍历文件夹中的所有文件
for filename in os.listdir(folder_path):
    # 检查文件是否为CSV
    if filename.endswith(".csv"):
        # 读取CSV文件
        file_path = os.path.join(folder_path, filename)
        df = pd.read_csv(file_path)
        # 将数据添加到总数据列表中
        all_data.append(df)

# 合并所有数据（如果需要）
all_data_concatenated = pd.concat(all_data, ignore_index=True)  # 假设你希望合并数据

# 如果不需要合并，all_data 列表将包含每个CSV文件作为单独的数据框

在这个代码中，我们首先获取文件夹中的所有文件名，然后检查哪些是CSV文件（扩展名为`.csv`）。接着，我们将每个文件读取为一个`pandas` DataFrame，并将其添加到总的`all_data`列表中。如果需要合并所有数据，可以使用`pd.concat()`函数。

python读取多层文件夹下名为1的csv文件

可以使用Python的os和csv库来读取多层文件夹下名为1的csv文件。以下是示例代码：

import os
import csv

# 定义函数来查找指定文件夹下的名为1的csv文件
def find_csv_file(folder):
    for root, dirs, files in os.walk(folder):
        for file in files:
            if file == '1.csv':
                return os.path.join(root, file)

# 读取名为1的csv文件
csv_file = find_csv_file('/path/to/folder')  # 将文件夹路径替换为实际路径
if csv_file:
    with open(csv_file, 'r') as f:
        reader = csv.reader(f)
        for row in reader:
            print(row)
else:
    print('未找到名为1的csv文件')

这个示例代码会查找指定文件夹下的名为1的csv文件，然后使用csv库来读取文件内容。如果找到了文件，就会打印出每一行的内容；如果没找到文件，则会打印出提示信息。