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内置的os模块来实现查找同后缀的csv文件。具体的代码如下：

import os

folder_path = r"C:\Users\bbb\aaa\logs_20230517_113142"

for file_name in os.listdir(folder_path):
    if file_name.endswith("_diff.csv"):
        csv_path = os.path.join(folder_path, file_name)
        # 在这里使用csv_path来读取csv文件
        print(csv_path)

上述代码中，`os.listdir(folder_path)`会返回指定路径下的所有文件名，然后使用`endswith("_diff.csv")`来筛选出后缀为"_diff.csv"的文件。最后使用`os.path.join()`将文件所在的路径和文件名拼接起来，得到完整的csv文件路径。

相关问题

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。

1. 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)

2. 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)

3. 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')