系统无法在python中找到os.listdir指定的路径

时间:2018-12-08 02:44:51

标签: python listdir

dirs= os.listdir('C:/Users/DELL PC/Desktop/Msc Project/MSc project/dataset')
for file in dirs:
    print (file)

lowfiles  = [f for f in os.listdir('Training data/LOW') 
             if os.path.isfile(join('Training data/LOW', f))] 
highfiles = [f for f in os.listdir('Training data/HIGH')
             if os.path.isfile(join('Training data/HIGH', f))]
files = []

我正在运行此代码来创建特征向量,但它显示FileNotFoundError:[WinError 3]系统找不到指定的路径:“ Training data / LOW”

当我运行前几个代码向我展示目录时,它正在显示目录中的所有文件。

为什么会这样?

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

尝试一下。在这种情况下,我更喜欢编写一个辅助函数,而不是重复(几乎)键入相同的长行(容易出错)。同样,如果列表理解时间太长,我更喜欢循环形式。

import os

def files(path):
    result = []
    for name in os.listdir(path):
        fullname = os.path.join(path, name)
        if os.path.isfile(fullname):
            result.append(name)
    return result

path = r"C:\Users\DELL PC\Desktop\Msc Project\MSc project\dataset"
for file in os.listdir(path):
    print(file)

lowfiles = files(os.path.join(path, r"Training data\LOW"))
highfiles = files(os.path.join(path, r"Training data\HIGH"))

为澄清以下评论:以下内容将进入一个无限循环,该循环显示1、2、3、1、2、3、1、2、3 ...

a = [1, 2, 3]
for i in a:
    a.append(i)
    print(i)

切勿向正在循环的容器中添加元素。

您正在尝试这样做:

for i in lowfiles:
    lowfiles.append([i, 'Low'])

因此,如果lowfiles最初包含["file1", "file2"],则在第一个循环之后它将是["file1", "file2", ["file1", "Low"]],然后是["file1", "file2", ["file1", "Low"], ["file2", "Low"], [["file1", "Low"], "Low"], ...]。你不想那样做。

我只是猜测,但是您想通过在名称末尾附加“低”来重命名文件,然后:

首先修改上面的函数files来附加fullname(带有目录),而不是仅添加name(不带目录),这样您就不必{{1 }}一次又一次。

要重命名文件,请执行以下操作:

os.path.join

如果您不想更改文件扩展名,则可以执行以下操作:

for fullname in files(os.path.join(path, r"Training data\LOW")):
    os.rename(fullname, fullname + "Low")

如果您不想重命名文件,则必须澄清您要做什么。

答案 1 :(得分:0)

我也遇到了同样的问题,尝试了几种解决方案,直到我得到这个解决方案,这些解决方案才起作用-也许您可以删除for-loop部分?

import pandas as pd
import glob

path = r'C:\DRO\DCL_rawdata_files' # use your path
all_files = glob.glob(path + "/*.csv")

li = []
for filename in all_files:
    df = pd.read_csv(filename, index_col=None, header=0)
    li.append(df)

frame = pd.concat(li, axis=0, ignore_index=True)