使用Pandas合并多CSV文件时遭遇PermissionError权限拒绝错误

问题原因 #

你的代码报错是因为os.listdir("./Sales_data")会列出目录下所有内容，包括Jupyter Notebook自动生成的隐藏文件夹.ipynb_checkpoints。而pd.read_csv()只能读取文件，无法读取文件夹，因此触发权限拒绝错误。

解决方案 #

核心思路是只筛选出目录下的CSV文件，跳过非CSV类型的内容（比如文件夹、其他格式文件）。以下是修正后的完整代码：

import pandas as pd
import os

# 仅筛选后缀为.csv的文件，跳过文件夹和其他非CSV内容
files = [file for file in os.listdir("./Sales_data") if file.endswith('.csv')]
all_months_data = pd.DataFrame()

for file in files:
    # 用os.path.join拼接路径，适配不同操作系统的路径分隔符
    file_path = os.path.join("./Sales_data", file)
    df = pd.read_csv(file_path)
    all_months_data = pd.concat([all_months_data, df])

# 可选：将合并后的数据保存为新CSV文件（index=False避免生成额外索引列）
all_months_data.to_csv("./Sales_data/all_sales_data.csv", index=False)
all_months_data.head()

关键优化点 #

• 过滤文件类型：通过file.endswith('.csv')确保只处理CSV文件，直接跳过.ipynb_checkpoints这类文件夹
• 安全路径拼接：使用os.path.join替代字符串拼接路径，避免Windows/Linux路径分隔符差异导致的错误
• 结果持久化：添加to_csv步骤将合并结果保存，方便后续直接使用

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Batman1865