python - 在 Windows 和 Linux 中读取具有相对 url 的文件夹中的所有文件

Question

我可以使用下面的相对路径读取 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，文件路径与正斜杠和反斜杠混合。因此由于路径错误而无法读取文件。

allPaths = glob.glob(path)

path = "./Data Set/UserIdToUrl/*"的文件路径如下所示

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

path = ".\\Data Set\\UserIdToUrl\\*"的文件路径如下所示

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

如果我使用

normalPath = os.path.normpath(path)

normalPath 缺少相对的 ./ 或 .\\，如下所示。'数据集\UserIdToUrl\part-00000.csv'

下面可以工作，使它在 Windows 和 Linux 中都工作的最佳方法是什么？

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

如果有的话，请提出澄清问题。预先感谢您的评论和回答。

更多信息:我猜这个问题只存在于windows中，而不是linux中。下面是显示问题的最短程序。考虑路径 './Data Set/UserIdToUrl/*' 中有文件，并且它是正确的，因为当我直接向 pd.read_csv('./Data Set/UserIdToUrl/filename.csv) 提供文件路径时可以读取文件').

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()) 

更新2

我刚刚用谷歌搜索了 glob 库。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 中工作的实用函数。

Answer 1

你可以使用abspath

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