Python 在windows和linux中读取具有相对URL的文件夹中的所有文件

我可以使用下面的命令读取具有相对路径的csv

import pandas as pd
file_path = './Data Set/part-0000.csv'
df = pd.read_csv(file_path )

但是当有多个文件时，我使用的是

glob

，文件路径混合了正斜杠和反斜杠。因此，由于路径错误，无法读取文件

allPaths = glob.glob(path)

path=“./Data Set/useridtoul/*”

path=“.\\Data Set\\useridtour\\*”

如果我正在使用

normalPath = os.path.normpath(path)

normalPath缺少相对的

/

或

\\\

，如下所示。 '数据集\UserIdToUrl\part-00000.csv'

下面的可以工作，什么是最好的方法使其在windows和linux中都工作？

".\\Data Set\\UserIdToUrl\\part-0000.csv"
or
"./Data Set/UserIdToUrl/part-0000.csv"

如有澄清问题，请提出。提前感谢您的评论和回答

更多信息： 我想问题只存在于windows中，而不存在于linux中。 下面是显示问题的最短程序。考虑在路径'//DATABAS//*/*'中有文件，它是正确的，当我将文件直接提供给文件“<代码> Pd .Read TysCV（‘/数据集/ UserIdToUrl /文件名，CSV’）< /代码> ./P> 更新2

我刚用谷歌搜索了环球图书馆。它的定义是“glob-Unix风格的路径名模式扩展”。我想，我需要一些可以在unix和windows中工作的实用程序功能。

试试这个：

import pandas as pd
from pathlib import Path

dir_path = 'Data Set'
datas = []
for p in Path(dir_path).rglob('*.csv'):
    df = pd.read_csv(p)
    datas.append(df)

您可以使用abspath

for file in os.listdir(os.path.abspath('./Data Set/')): 
    ...:     if file.endswith('.csv'): 
    ...:         df = pandas.read_csv(os.path.abspath(file))

---

有

/

或没有

/

的路径是相同的-两者都是相对于当前文件夹的。因此

'Data Set\useridtoul\part-00000.csv'

和

“/Data Set/useridtoul/part-0000.csv”

应该读取相同的文件。所以

normalPath

为您提供了正确的路径-您是否尝试读取它？@furas，是的，您是对的。但在windows中，glob给出的路径类似于“Data Set/useridtour\\part-0000.csv”或“Data Set\\useridtour\\part-0000.csv”。这些路径不工作。嗨@Waket Zheng，我已经能够读取单个文件了。我想读多个文件。我正在使用glob查找文件夹中的所有文件，但由于路径不正确，读取文件时出现问题。@IrshadAli我强烈建议您使用

pathlib。path

listdir和abspath函数正在引导我获得所需的结果。尽管路径中缺少“数据集”文件夹。所以我投票赞成你的答案。感谢您在形成绝对路径后尝试chdir（），希望它会有所帮助！

import os
import glob
import pandas as pd

path = "./Data Set/UserIdToUrl/*"
allFiles = glob.glob(path)

np_array_list = []
for file_ in allFiles:
    normalPath = os.path.normpath(file_)
    print(file_)
    print(normalPath)
    df = pd.read_csv(file_,index_col=None, header=0)
    np_array_list.append(df.as_matrix()) 

import pandas as pd
from pathlib import Path

dir_path = 'Data Set'
datas = []
for p in Path(dir_path).rglob('*.csv'):
    df = pd.read_csv(p)
    datas.append(df)

for file in os.listdir(os.path.abspath('./Data Set/')): 
    ...:     if file.endswith('.csv'): 
    ...:         df = pandas.read_csv(os.path.abspath(file))