如何从 csv 构建嵌套的有序字典？答案

【问题标题】：How to build a nested ordered dict from a csv?如何从 csv 构建嵌套的有序字典？
【发布时间】：2015-08-05 11:33:00
【问题描述】：

如何获得嵌套字典，其中键和子键精确与 csv 文件中的顺序相同？

我试过了

import csv
from collections import OrderedDict

filename = "test.csv"
aDict = OrderedDict()

with open(filename, 'r') as f:
    csvReader = csv.DictReader(f)
    for row in csvReader:
        key = row.pop("key")
        aDict[key] = row

test.csv 的样子

key,number,letter
eins,1,a
zwei,2,b
drei,3,c

但子词典没有排序（行字母和数字已更改）。那么如何以有序的方式填充aDict[key]？

【问题讨论】：

标签： python csv dictionary nested ordereddictionary

【解决方案1】：

您必须自己从csv.reader 返回的行中构建字典和子字典，这些行是序列，而不是使用csv.DictReader。

幸运的是，这相当容易：

import csv
from collections import OrderedDict

filename = 'test.csv'
aDict = OrderedDict()

with open(filename, 'rb') as f:
    csvReader = csv.reader(f)
    fields = next(csvReader)
    for row in csvReader:
        temp = OrderedDict(zip(fields, row))
        key = temp.pop("key")
        aDict[key] = temp

import json  # just to create output
print(json.dumps(aDict, indent=4))

输出：

{
    "eins": {
        "number": "1",
        "letter": "a"
    },
    "zwei": {
        "number": "2",
        "letter": "b"
    },
    "drei": {
        "number": "3",
        "letter": "c"
    }
}

【讨论】：

一个小问题：csv.OrderedDict 会跳过空行，csv.reader 不会。
@HaiVu：我假设你的意思是csv.DictReader 跳过空白行。虽然是真的，但模拟起来很简单——只需在for row in csvReader: 循环的开头添加一个if not row: continue。
是的。这就是我的意思，这是一个有效的解决方案。

【解决方案2】：

这是一种方式：

import csv
from collections import OrderedDict

filename = "test.csv"
aDict = OrderedDict()

with open(filename, 'r') as f:
    order = next(csv.reader(f))[1:]
    f.seek(0)

    csvReader = csv.DictReader(f)
    for row in csvReader:
        key = row.pop("key")
        aDict[key] = OrderedDict((k, row[k]) for k in order)

【讨论】：

这看起来相当不错并且使用DictReader()，我喜欢。我不喜欢order = next(f).strip().split(',')[1:]，因为有时我的 csv 可能是用分号分隔的。在我的脚本中，我使用嗅探器来确定方言，但为了简单起见，我在这里跳过了。
您需要告诉DictReader() 也使用分号。所以嗅探，找到分隔符，回到文件开头，用找到的分隔符读取顺序，再次回到开头文件。
+1 为您的解决方案，但是，在计算 order 时，您不仅需要处理不同的分隔符（逗号、分号、制表符...），还需要处理引号（例如 “字段 1”、“字段 2”）。这就是为什么我们需要将其留给csv 模块来处理这些细节，而不是尝试自己拆分字段。
建议：order = csvReader.fieldnames[1:]。在您创建 csvReader 之后立即放置

【解决方案3】：

csv.DictReader 将行加载到常规的dict 中，而不是有序的行中。您必须手动将 csv 读入 OrderedDict 以获得您需要的订单：

from collections import OrderedDict

filename = "test.csv"
dictRows = []

with open(filename, 'r') as f:
    rows = (line.strip().split(',') for line in f)
    # read column names from first row
    columns = rows.next()
    for row in rows:
        dictRows.append(OrderedDict(zip(columns, row)))

【讨论】：

如果字段包含嵌入式逗号，这可能不起作用。这就是我们需要使用csv 模块的原因。此外，并非所有 CSV 文件都使用逗号作为分隔符；相反，他们可能会使用制表符或分号。

【解决方案4】：

您可以利用现有的csv.DictReader 类，但更改它返回的行。为此，请将以下类添加到脚本的开头：

class OrderedDictReader(csv.DictReader):
    def next(self):
        # Get a row using csv.DictReader
        row = csv.DictReader.next(self)

        # Create a new row using OrderedDict
        new_row = OrderedDict(((k, row[k]) for k in self.fieldnames))
        return new_row

然后，用这个类代替csv.DictReader：

csvReader = OrderedDictReader(f)

其余代码保持不变。

【讨论】：