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 файла csv представляет собой уникальный ключ, пара значений в словаре. Я попытался использовать классы csv.DictReader и csv.DictWriter, но я мог только выяснить, как сгенерируйте новый словарь для каждой строки. Я хочу 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.

Ответ 1

Я считаю, что синтаксис, который вы искали, выглядит 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}

В качестве альтернативы для python <= 2.7.1 вы хотите:

mydict = dict((rows[0],rows[1]) for rows in reader)

Ответ 2

Откройте файл, вызвав open, а затем csv.DictReader.

input_file = csv.DictReader(open("coors.csv"))

Вы можете выполнять итерацию по строкам объекта чтения данных csv file dict путем итерации по input_file.

for row in input_file:
    print row

ИЛИ Для доступа только к первой строке

dictobj = csv.DictReader(open('coors.csv')).next()

Ответ 3

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

Ответ 4

Это не элегантно, а 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 ошибки):

import pandas as pd
pd.read_csv('coors.csv', header=None, dtype={0: str}).set_index(0).squeeze().to_dict()

Ответ 5

Вам нужно просто преобразовать csv.reader в dict:

~ >> 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'}

Ответ 6

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 }

Ответ 7

Я бы предложил добавить if rows в случае, 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)

Ответ 8

Если у вас все в порядке с использованием пакета numpy, 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]

Ответ 9

Вы можете использовать это, это довольно круто:

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

Ответ 10

Однострочное решение

import pandas as pd

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

Ответ 11

Попробуйте использовать defaultdict и DictReader.

import csv
from collections import defaultdict
my_dict = defaultdict(list)

with open('filename.csv', 'r') as csv_file:
    csv_reader = csv.DictReader(csv_file)
    for line in csv_reader:
        for key, value in line.items():
            my_dict[key].append(value)

Возвращает:

{'key1':[value_1, value_2, value_3], 'key2': [value_a, value_b, value_c], 'Key3':[value_x, Value_y, Value_z]}

Ответ 12

Было опубликовано много решений, и я хотел бы поделиться с моим, который работает для другого числа столбцов в файле CSV. Он создает словарь с одним ключом на столбец, а значением для каждого ключа является список с элементами в этом столбце.

    input_file = csv.DictReader(open(path_to_csv_file))
    csv_dict = {elem: [] for elem in input_file.fieldnames}
    for row in input_file:
        for key in csv_dict.keys():
            csv_dict[key].append(row[key])

Ответ 13

Для простых файлов CSV, таких как следующие

id,col1,col2,col3
row1,r1c1,r1c2,r1c3
row2,r2c1,r2c2,r2c3
row3,r3c1,r3c2,r3c3
row4,r4c1,r4c2,r4c3

Вы можете преобразовать его в словарь Python, используя только встроенные модули

with open(csv_file) as f:
    csv_list = [[val.strip() for val in r.split(",")] for r in f.readlines()]

(_, *header), *data = csv_list
csv_dict = {}
for row in data:
    key, *values = row   
    csv_dict[key] = {key: value for key, value in zip(header, values)}

Это должно привести к следующему словарю

{'row1': {'col1': 'r1c1', 'col2': 'r1c2', 'col3': 'r1c3'},
 'row2': {'col1': 'r2c1', 'col2': 'r2c2', 'col3': 'r2c3'},
 'row3': {'col1': 'r3c1', 'col2': 'r3c2', 'col3': 'r3c3'},
 'row4': {'col1': 'r4c1', 'col2': 'r4c2', 'col3': 'r4c3'}}

Примечание: словари Python имеют уникальные ключи, поэтому, если ваш CSV файл имеет дубликаты ids вы должны добавить каждую строку в список.

for row in data:
    key, *values = row

    if key not in csv_dict:
            csv_dict[key] = []

    csv_dict[key].append({key: value for key, value in zip(header, values)})