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
时间: 2023-07-02 08:06:29 浏览: 55
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:
```python
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。
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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。
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')
```
PermissionError: [Errno 13] Permission denied: 'C:/Users/86195/Desktop/logs_20230517_113142'
这个错误表示你在尝试创建一个名为'logs_20230517_113142'的文件夹或文件,但是你没有权限在指定的目录中进行操作。这可能是因为你没有足够的权限来修改该目录,或者该目录正在被其他程序或用户使用。
你可以尝试以下方法来解决这个问题:
1. 以管理员身份运行你的代码或命令提示符。这将赋予你更高的权限以访问指定的目录。
2. 检查你的代码是否正在尝试在系统保护的目录中创建文件。如果是,请尝试将其更改为具有更宽松权限的目录。
3. 如果你使用的是Windows操作系统,请检查你是否已经打开了文件夹或文件,这可能会锁定该文件夹或文件以防止其他程序或用户对其进行更改。你可以尝试关闭该文件夹或文件并重新运行你的代码。
希望这可以帮助你解决问题。