Chaquopy读取Android项目python目录下的文件

Chaquopy在AS里初始化之后，main文件夹下会出现一个python文件夹，如下所示：

然后我在python文件夹下创建了一个hello.py文件，并且在python文件夹下放置了一个CSV文件。
一开始读取方式为：

import pandas as pdfrom mlxtend.preprocessing import TransactionEncoderfrom mlxtend.frequent_patterns import association_rulesfrom mlxtend.frequent_patterns import apriorifrom os.path import dirname, joindef finals():    df = pd.read_csv("df_politics.csv" encoding='utf8', dtype=str)    df_arr = df.values.tolist()

结果报错如下：

Caused by: com.chaquo.python.PyException: FileNotFoundError: [Errno 2] File b'df_politics.csv' does not exist: b'df_politics.csv'        at <python>.pandas._libs.parsers.TextReader._setup_parser_source(parsers.pyx:689)        at <python>.pandas._libs.parsers.TextReader.__cinit__(parsers.pyx:382)        at <python>.pandas.io.parsers.__init__(parsers.py:1917)        at <python>.pandas.io.parsers._make_engine(parsers.py:1135)        at <python>.pandas.io.parsers.__init__(parsers.py:895)        at <python>.pandas.io.parsers._read(parsers.py:457)        at <python>.pandas.io.parsers.parser_f(parsers.py:685)        at <python>.hello.finals(hello.py:10)

可以明显看到是FileNotFoundError错误。
改正如下：

import pandas as pdfrom mlxtend.preprocessing import TransactionEncoderfrom mlxtend.frequent_patterns import association_rulesfrom mlxtend.frequent_patterns import apriorifrom os.path import dirname, joindef finals():    filename = join(dirname(__file__), "df_politics.csv")    print(filename)    df = pd.read_csv(filename, encoding='utf8', dtype=str)    df_arr = df.values.tolist()

其中文件名为：

filename = join(dirname(__file__), "df_politics.csv")

输出一下filename：

/data/user/0/com.example.pythontest/files/chaquopy/AssetFinder/app/df_politics.csv

查Chaquopy官方文档：
在Chaquopy 6.3.0和更高版本中，您可以使用相对于__file__的路径访问数据文件。例如，如果数据文件与Python文件位于同一目录中：

from os.path import dirname, joinfilename = join(dirname(__file__), "df_politics.csv")

如果数据文件和Python文件位于不同的目录中，请相应地更改相对路径。例如，如果Python文件为：

src/main/python/alpha/hello.py

数据文件为：

src/main/python/bravo/df_politics.csv

则替换df_politics.csv为：

../bravo/df_politics.csv

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