[PYTHON] [Hinweis] Lesen Sie eine Datei aus einem anderen Verzeichnis

Sie haben diese Erfahrung nicht? ?? ?? ?? ??

??? "Okay, ich werde es analysieren!"

sample1.py

pd.read_csv("sample.csv")

error

[Errno 2] No such file or directory: 'sample.csv'

??? "Oh? Kannst du nicht lesen?"

??? "Ja, es ist ein Dateiname, also ist es nicht gut. Okay, ich werde den Pfad kopieren und lesen."

sample2.py

pd.read_csv("/clientA/user_data/payment/sample.csv")

error

[Errno 2] No such file or directory: 'sample.csv'

??? "Oh? Was ist los? Was soll ich tun, anstatt zu sagen?"

??? "Es kann nicht geholfen werden. Möchten Sie sample.csv in Ihrem Arbeitsverzeichnis speichern ..."

Ja. Hast du so eine Erfahrung? Es ist in Ordnung, wenn es noch nicht viele Dateiverfahren gibt, aber es ist sehr problematisch, wenn die Kapazität einer großen Datei oder eines PCs überhaupt gering ist. Ich war ein Python-Anfänger, der so etwas wiederholte, aber ich habe etwas getan, um die Anzahl der Analysedateien nicht zu erhöhen.

Dieses Mal ist das Memorandum auch für die Öffentlichkeit zugänglich.

Annahme

Dieses Mal werde ich über die Annahme sprechen, dass die Dateistruktur so ist.

client_list --- clientA --- user_data --- payment ---  sample.csv
             |           |- analyze --- case1 -- analyze.ipynb
             |           |- quest_data ---・ ・ ・
             |           :
             |           :
             |
             |- clientB
             |- clientC
             |- clientD
             :
             :

Dieses Dateiverzeichnis vermittelt Ihre Umgebung auf leicht verständliche Weise! Ich habe es nur als Beispiel gegeben, also ist meine Umgebung nicht so. (Es ist NG zu sagen, dass die Dateistruktur unnatürlich ist)

Was willst du am Ende sagen? ** Die Datei, auf die Sie verweisen möchten, befindet sich in einem anderen Stammverzeichnis des obigen Verzeichnisses ** Das heißt. (Ja, ich weiß nicht, ob die Wörter korrekt sind, aber es wird übertragen !!!!)

Lösung

pd.read_csv("Dateipfadspezifikation")

Ich wusste das, aber zuallererst wurde das Konzept des "Cant Directory" wichtig.

Was ist ein Cant-Verzeichnis?

Das Cant-Verzeichnis ist einfach ** "das Verzeichnis (Ordner), an dem Sie gerade arbeiten" **. Im obigen Sketch bestand die Lösung schließlich darin, durch Speichern von "sample.csv" im Arbeitsverzeichnis die Arbeitsdatei in diesem "Cant-Verzeichnis" zu speichern, damit die Analysedaten verarbeitet werden können. Deshalb wurde es.

Wie durchsuche ich Dateien außerhalb des Cant-Verzeichnisses?

Um auf eine Datei außerhalb des Cant-Verzeichnisses zu verweisen, ist es wichtig, zu dem Verzeichnis zurückzukehren, in dem sich die Datei befindet, auf die Sie verweisen möchten.

client_list --- clientA --- user_data --- payment ---  sample.csv
             |           |- analyze --- case1 -- analyze.ipynb
             |           |- quest_data ---・ ・ ・

In diesem Beispiel müssen Sie zwei Verzeichnisse sichern und von dort aus `` `/ user_data / payment / sample.csv``` nach unten gehen.

Wenn Sie Code schreiben können, um in das darüber liegende Verzeichnis zurückzukehren, sollten Sie ihn lesen können.

So geben Sie das obige Verzeichnis zurück

#Wann man zurück geht
"./" or "../"

#Wann gehen zwei zurück?
"././" or "../../"

Und `. /` Oder `../` wird hinzugefügt, wenn der Dateipfad angegeben wird, und es kann gelesen werden. Bitte erhöhen Sie die Anzahl der zurückzugebenden Verzeichnisse.

Daher wird in diesem Beispiel

pd.read_csv("../../user_data/payment/sample.csv")

Sie können es durch Schreiben lesen.

Schließlich

Ich bin ein unerfahrener Python. Wenn Sie also einen Fehler machen oder einen Fehler machen, lassen Sie es mich bitte wissen. Habt ein gutes Leben analysieren!

Bohnenwissen

"Zu analysierender Ordner", "Datenspeicherordner" und "Ausgabeordner" Wenn Sie diese drei trennen, können Sie sehr schön und bequem arbeiten.

output_dir = "./output"
input_dir =  "./input/"

df.read_csv(input_dir+"sample.csv")


sample2.to_csv(output_dir + "sample2.csv")