使用自适应路径在Python中自动读取.csv文件

对于python或一般的编码，我是新手。我设置了一个脚本，读取各种.csv文件。我有一本私人笔记本和一本工作笔记本

如何自动读取名为“1.txt”、“2.txt”的文件的.csv。。。“22.txt”等？ 以及如何根据系统/笔记本，随着用户名的更改，自动调整数据所在的路径

c1 = pd.read_csv(r"C:\Users\saram\Desktop\workspace\data\20200108Solid\1.txt", sep='\t', header=0, skiprows=range1+range2, usecols=range3)
c2 = pd.read_csv(r"C:\Users\saram\Desktop\workspace\data\20200108Solid\2.txt", sep='\t', header=0, skiprows=range1+range2, usecols=range3)
c3 = pd.read_csv(r"C:\Users\saram\Desktop\workspace\data\20200108Solid\3.txt", sep='\t', header=0, skiprows=range1+range2, usecols=range3)
c4 = pd.read_csv(r"C:\Users\saram\Desktop\workspace\data\20200108Solid\4.txt", sep='\t', header=0, skiprows=range1+range2, usecols=range3)
c5 = pd.read_csv(r"C:\Users\saram\Desktop\workspace\data\20200108Solid\5.txt", sep='\t', header=0, skiprows=range1+range2, usecols=range3)
c6 = pd.read_csv(r"C:\Users\saram\Desktop\workspace\data\20200108Solid\6.txt", sep='\t', header=0, skiprows=range1+range2, usecols=range3)
c7 = pd.read_csv(r"C:\Users\saram\Desktop\workspace\data\20200108Solid\7.txt", sep='\t', header=0, skiprows=range1+range2, usecols=range3)
c8 = pd.read_csv(r"C:\Users\saram\Desktop\workspace\data\20200108Solid\8.txt", sep='\t', header=0, skiprows=range1+range2, usecols=range3)

---

如果您能帮助我，我将不胜感激。您可以使用字符串格式将数字替换为

{}

name = "path/filename{}.txt".format(number)

对于范围（1，9）中的数字，您可以在循环

中执行此操作：

您还可以使用列表将文件保存为

c[0]

，

c[1]

，因为您可以在其他循环中使用它们

c = []

for i in range(1, 9):
    name = r"C:\Users\saram\Desktop\workspace\data\20200108Solid\{}.txt".format(i)
    df = pd.read_csv(name, sep='\t', header=0, skiprows=range1+range2, usecols=range3)
    c.append(df)

---

您还可以使用

os.listdir（“文件夹”）

获取文件名

import os

c = []

folder = r"C:\Users\saram\Desktop\workspace\data\20200108Solid"

for name in os.listdir(folder)
    if name.endswith('.txt')
        fullname = os.path.join(folder, name)               
        df = pd.read_csv(fullname, sep='\t', header=0, skiprows=range1+range2, usecols=range3)
        c.append(df)

或

glob.glob（“folder/*.txt”）

---

如果两个系统中的文件名相同，您可以将文件路径设置为变量并将其传递给脚本。我将使用glob生成文件夹中的文件列表，然后创建一个函数来迭代列表并读取每个文件。非常感谢！这将在一个数据帧/熊猫中提供所有csv文件？如果我想把它读入一个变量呢？在以后的统计分析中，究竟是一只大熊猫更好，还是很多独立的大熊猫更好-P抱歉，如果我对词汇的使用不符合python的行为规则。Sarait不会在一个数据帧中提供所有数据，但（就像在代码中一样）它会创建许多数据帧，但会将它们保存在一个列表中-

c[0]

，

c[1]

，等等而不是使用分离变量

c1

，

c2

。您可以将此列表与c:do_something（df）-循环中的df:do_something（df）-一起使用，以缩短代码。至于统计分析：如果你必须使用分析中的所有数据，那么就使用一个数据框。太好了，非常感谢。如果我想跳过其中一个文件/一个数字，我将如何定义范围<范围（1,9）中的i的code>：您可以使用

remove（）

删除一项

a=list（范围（1,9））

a.remove（4）

a.remove（6）

打印（a）

。但对于短程，您可以手动编写

[1、2、3、5、7、8]

。如果x不在[4,6]中，则最终使用其他列表

：

-即

用于范围（1,9）中的x：如果x不在[4,6]中，则打印（x）

您也可以使用

set（）

类似

a=list（set（range（1,9））-set（[4,6]）

但set有时可能会改变顺序，您可能需要对其进行排序

a=sorted a

或

a.sort（）

import glob

c = []

for fullname in glob.glob(r"C:\Users\saram\Desktop\workspace\data\20200108Solid/*.txt")
    df = pd.read_csv(fullname, sep='\t', header=0, skiprows=range1+range2, usecols=range3)
    c.append(df)