用更少的代码行访问特定目录中的数据

Question

假设，我有一个csv文件data.csv位于以下目录'C:\Users\rp603\OneDrive\Documents\Python Scripts\Basics\tutorials\Revision\datasets'。使用下面的代码，我可以访问我的csv文件:

## read the csv file from a particular folder
import pandas as pd
import glob
files = glob.glob(r"C:\Users\rp603\OneDrive\Documents\Python Scripts\Basics\tutorials\Revision\datasets*.csv")
df = pd.DataFrame()
for f in files:
csv = pd.read_csv(f)
df = df.append(csv)

但是可以看到csv文件路径很长。那么，有没有一种方法可以做同样的操作，我可以减少我的数据和代码行的路径位置。

Answer 1

使用"相对路径的表示法(不依赖于编程语言)

# example for a "shorter" version of the path
import os
my_current_position = '.' # where you launch the program
files = '' # from above
print(os.path.relpath(files, my_current_position)

评论>relpath是顺序敏感的

您可以使用上下文管理器打开文件，不短但更优雅

with open(file, 'r') as fd:
data_table = pd.read_csv(fd)

Answer 2

如果您将脚本放在与数据集相同的目录中，您可以简单地执行以下操作:

import glob
files = glob.glob("datasets*.csv")