pythonで特定のパス内に存在する複数の特定のcsvファイルのグラフ出力について

Question

###前提・実現したいこと
現在、大学のゼミで行っている実験で得たデータを、pythonでデータをまとめて管理を行っています。

そこで、pythonで日付ごとに分けたデータを特定のファイル名で保存してグラフ出力を行おうと試みています。
###発生している問題・エラーメッセージ
しかし、思ったようにプログラムが作動せず、ファイル名の日付のパスをワイルカードで置き換えてもエラーが出力され、思ったように出力されません。

日付の場所をワイルドカードに置き換えて、複数の特定するcsvファイルのグラフのデータを読み込んでグラフを出力させたいのですが方法がわかりませんので、どなたかご教授をお願いいたします。

エラーメッセージ
OSError: File b'/Users/user/Desktop/readdata/datafile/*/data1/target_data.csv' does not exist

###該当のソースコード

 %matplotlib inline
 import numpy as np
 import matplotlib.pyplot as plt
 import pandas as pd
 import os

 extension = target_data.csv'
 df = pd.read_csv("/Users/user/Desktop/readdata/datafile/*/data1/" + extension, encoding="UTF-8")

 plt.figure(figsize=(8, 6.5))
 plt.rcParams["font.size"] = 22
 plt.rcParams["xtick.labelsize"] = 12
 plt.rcParams["ytick.labelsize"] = 15
 plt.rcParams["legend.fontsize"] = 12
 plt.grid()

 freq = df["freq"] #[1,1]
 amp= df["amp"] #[1,2]

 plt.axhline(y=0)
 plt.ylim(ymax=35)
 plt.ylim(ymin=0)

 plt.xlabel("frequency")
 plt.ylabel("amplication")

 plt.plot(freq,amp,"r",marker="o",markersize=2) 

###試したこと
複数のcsvファイルの読み込みのためglobモジュールも使ってみましたが、グラフ読み込みまでのプログラムが書けませんでした。

###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
python3.5.2

Comments

[magichan]

複数のCSVデータから抽出やマージ等の加工処理を行って１つのグラフを生成したいということでしょうか？それとも単にCSVデータ毎にグラフを生成して並べて表示したいということなのでしょうか？

[bkts94441]

情報が少なくて申し訳ありません。CSVデータ毎にグラフ生成して並べて表示させようとしています。

Answer 1

とりあえず、挙げていただいたコードを基に、
縦並びでグラフを表示するサンプルを書いてみました。

ワイルドカードを含むPATHからのファイルの検索はglob を使用しております

参考にしてみてください。
レイアウトの調整は適当に行ってください

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import os
import glob

files = glob.glob("/Users/user/Desktop/readdata/datafile/*/data1/target_data.csv")

fig = plt.figure()
for i, file in enumerate(files,1):
    df = pd.read_csv(file, encoding="UTF-8")
    ax = fig.add_subplot(len(files), 1, i)
    df.plot(x='freq', y='amp', color='red', marker='o', ax=ax)
    # '*' の部分の文字列をタイトルに設定（最後から３個目）
    ax.set_title(file.split(os.sep)[-3])
    ax.axhline(y=0)
    ax.set_ylim(ymax=35)
    ax.set_ylim(ymin=0)
    ax.set_xlabel("frequency")
    ax.set_ylabel("amplication")
    ax.grid()

plt.tight_layout()
plt.show()