Создание словаря из файла csv?

Question

Создание словаря из файла csv?

Я пытаюсь создать словарь из файла CSV. Первый столбец csv-файла содержит уникальные ключи, а второй столбец содержит значения. Каждая строка csv-файла представляет собой уникальный ключ, пару значений в словаре. Я пытался использовать csv.DictReader и csv.DictWriter классов, но я могу только выяснить, как создать новый словарь для каждой строки. Мне нужен один словарь. Вот код, который я пытаюсь использовать:

import csv



with open('coors.csv', mode='r') as infile:

    reader = csv.reader(infile)

    with open('coors_new.csv', mode='w') as outfile:

    writer = csv.writer(outfile)

    for rows in reader:

        k = rows[0]

        v = rows[1]

        mydict = {k:v for k, v in rows}

    print(mydict)

когда я запускаю приведенный выше код я получаю ValueError: too many values to unpack (expected 2). Как создать один словарь из файла csv? Спасибо.

777 10

python dictionary csv list-comprehension

10 ответов:

Comments

Ничего не найдено.

Nate · Accepted Answer · 2011-07-19 03:16:44

Я считаю, что синтаксис, который вы искали следующим образом:
with open('coors.csv', mode='r') as infile:
    reader = csv.reader(infile)
    with open('coors_new.csv', mode='w') as outfile:
        writer = csv.writer(outfile)
        mydict = {rows[0]:rows[1] for rows in reader}
поочередно, для python
mydict = dict((rows[0],rows[1]) for rows in reader)

robert · Accepted Answer · 2011-07-19 03:53:44

import csv
reader = csv.reader(open('filename.csv', 'r'))
d = {}
for row in reader:
   k, v = row
   d[k] = v

Laxmikant Ratnaparkhi · Accepted Answer · 2016-07-14 15:51:49

откройте файл, вызвав open, а затем csv.DictReader.
input_file = csv.DictReader(open("coors.csv"))
вы можете перебирать строки csv-файла dict reader объекта путем перебора input_file.
for row in input_file:
    print row
или Чтобы получить доступ только к первой строке
dictobj = csv.DictReader(open('coors.csv')).next() 

Alex Laskin · Accepted Answer · 2011-07-19 04:54:38

вы должны просто конвертировать csv.читатель диктует:

~ >> cat > 1.csv
key1, value1
key2, value2
key2, value22
key3, value3

~ >> cat > d.py
import csv
with open('1.csv') as f:
    d = dict(filter(None, csv.reader(f)))

print(d)

~ >> python d.py
{'key3': ' value3', 'key2': ' value22', 'key1': ' value1'}

Thiru · Accepted Answer · 2013-09-23 13:33:30

вы также можете использовать numpy для этого.
from numpy import loadtxt
key_value = loadtxt("filename.csv", delimiter=",")
mydict = { k:v for k,v in key_value }

mudassirkhan19 · Accepted Answer · 2018-02-02 06:43:31

это не элегантное, но однолинейное решение с использованием панд.
import pandas as pd
pd.read_csv('coors.csv', header=None, index_col=0, squeeze=True).to_dict()
Если вы хотите указать dtype для вашего индекса (он не может быть указан в read_csv, если вы используете аргумент index_col из-за ошибка):
import pandas as pd
pd.read_csv('coors.csv', header=None, dtype={0: str}).set_index(0).squeeze().to_dict()

John La Rooy · Accepted Answer · 2011-07-19 04:32:45

Я бы предложил добавить if rows если в конце файла есть пустая строка
import csv
with open('coors.csv', mode='r') as infile:
    reader = csv.reader(infile)
    with open('coors_new.csv', mode='w') as outfile:
        writer = csv.writer(outfile)
        mydict = dict(row[:2] for row in reader if row)

cloudyBlues · Accepted Answer · 2014-03-06 08:11:06

Если вы в порядке с использованием пакета numpy, то вы можете сделать что-то вроде следующего:
import numpy as np

lines = np.genfromtxt("coors.csv", delimiter=",", dtype=None)
my_dict = dict()
for i in range(len(lines)):
   my_dict[lines[i][0]] = lines[i][1]

hamed · Accepted Answer · 2015-02-10 20:43:17

вы можете использовать это, это очень здорово:

import dataconverters.commas as commas
filename = 'test.csv'
with open(filename) as f:
      records, metadata = commas.parse(f)
      for row in records:
            print 'this is row in dictionary:'+rowenter code here

Trideep Rath · Accepted Answer · 2018-01-04 21:42:54

однострочное решение

import pandas as pd

dict = {row[0] : row[1] for _, row in pd.read_csv("file.csv").iterrows()}