使用os.listdir()遍历CSV文件并转换为Pandas DataFrame时遭遇FileNotFoundError的求助

嘿，这个问题我之前也碰到过！原因很简单——os.listdir()返回的只是目标目录里的纯文件名，不是完整的文件路径。当你直接把这个文件名传给pd.read_csv()时，Python会默认在你运行脚本的当前工作目录里找文件，而不是你指定的C:/PA_Boundaries/Tests/目录，这就导致了FileNotFoundError。

下面给你两种靠谱的解决方法：

方法一：用os.path.join()拼接完整路径 #

这是最经典的处理方式，能兼容不同操作系统的路径分隔符：

import pandas as pd
import os
dir_name = 'C:/PA_Boundaries/Tests/'
dfs = []
for file in os.listdir(dir_name):
    # 拼接目录和文件名，生成完整路径
    full_file_path = os.path.join(dir_name, file)
    # 额外加个判断，只处理CSV文件，避免目录或其他格式文件干扰
    if full_file_path.endswith('.csv'):
        df = pd.read_csv(full_file_path)
        dfs.append(df)
print(dfs)

方法二：用pathlib模块（Python 3.4+推荐） #

pathlib是Python标准库中更现代化的路径处理工具，代码更简洁，还能直接过滤CSV文件：

import pandas as pd
from pathlib import Path
dir_name = Path('C:/PA_Boundaries/Tests/')
dfs = []
# 直接匹配目录下所有CSV文件
for csv_file in dir_name.glob('*.csv'):
    df = pd.read_csv(csv_file)
    dfs.append(df)
print(dfs)

额外提示 #

如果你的目标目录里还有子文件夹，os.listdir()会把文件夹名也列出来，这时候不加判断就会报错。所以上面两种方法里的过滤逻辑（endswith('.csv')或glob('*.csv')）能帮你避开这个坑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MulfordnSons