通过 python 运行 shell 命令来连接 Windows 机器中的多个 CSV 文件

Question

目标：在特定条件下连接多个 CSV 文件。

• 条件：Windows 10 机器 + 任何 shell 命令（例如，awk）+ Python
• 免责声明：我知道有很多方法可以做到这一点，包括：使用 pandas 数据帧连接；或者使用python的shutil；或者在 shell 上直接使用系统命令（例如，awk）而不使用 python。但同样，我想要一个完全符合上述条件的答案。

这是我当前正在尝试运行的一个 shell 命令示例（如果我直接在 shell 上运行，它就可以工作）

$ awk "(NR == 1) || (FNR > 1)" "..\\results\\raw*.csv" > "..\\results\\consolidated.csv"

这就是我通过 python 的subprocess 运行它的方式：

src_files = os.path.join('..', 'results', 'raw*.csv')
dest_file = os.path.join('..', 'results', 'consolidated.csv')

result = subprocess.run('awk "(NR == 1) || (FNR > 1)" "{}" > "{}"'.format(src_files, dest_file),
                        shell=True,
                        capture_output=True)

但是，我不断收到以下错误：

print(result.stderr)

b"awk: fatal: cannot open file `..\\results\\raw*.csv' for reading (No such file or directory)\n"

我应该指出，如果我在 Unix 机器上运行这个 python 代码，它就可以工作（如果格式 {} 周围的引号被删除）。 python 代码不能在 Windows 机器上运行。

因此，我相信这可能与正确转义命令字符串有关，因为当我指定某些文件的名称时，此命令有效。尽管如此，我还是无法找到转义 * 符号并完成所有这些工作的正确方法。

PS：为工作示例生成数据

for i in range(1, 4):
    pd.DataFrame([[i*1, i*2, i*3]], columns=['a', 'b', 'c']).to_csv(os.path.join('results', 'raw-{}.csv'.format(i)), index=False, sep=';')

PS2：使用的文件夹结构

|-- script_folder/
|   |-- consolidation_script.py
|-- results/
|   |-- raw-1.csv
|   |-- raw-2.csv
|   |-- raw-3.csv

Answer 1

考虑在定位当前脚本路径后使用cwd 参数更改工作目录。是的，os.path.dirname() 被调用两次以获取当前目录的父目录。

import os, subprocess

# RETRIEVE CURRENT DIRECTORY OF SCRIPT
cd = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))

arglist = ["awk", "(NR == 1) || (FNR > 1)", "raw*.csv", ">", "consolidated.csv"]

result = subprocess.run(arglist,
                        cwd = os.path.join(os.path.dirname(cd), 'results'),
                        shell=True,
                        capture_output=True)