将 CSV 文件转换为 Python 字典、数组和二进制文件

Question

我有一个制表符分隔数据的 CSV 文件，其中包含不同类型的标题和数据，我想将其转换为向量字典。最终，我想将字典转换为 numpy 数组，并将它们以某种二进制格式存储，以便不同脚本快速检索。这是一个包含大约 700k 记录和 16 列的大文件。以下为示例：

"answer_option" "value" "fcast_date"    "expertise"
"a" 0.8 "2013-07-08"    3
"b" 0.2 "2013-07-08"    3

我已经开始使用 DictReader 类来实现这一点，我刚刚学习。

import csv
with open( "filename.tab", 'r') as records:
    reader = csv.DictReader( records, dialect='excel-tab' )
    row = list( reader )
    n = len( row )
    d = {}
    keys = list( row[0] )
    for key in keys :
        a = []
        for i in range(n):
            a.append( row[i][key] )
        d [key] = a

给出结果

{'answer_option': ['a', 'b'],
'value': ['0.8', '0.2'],
'fcast_date': ['2013-07-08', '2013-07-08'],
'expertise': ['3', '3']}

除了必须从数值中清除包围它们的引号字符的小麻烦之外，我认为也许有一些现成的东西。我还想知道是否有任何东西可以直接从文件中提取到 numpy 向量中，因为我不需要在字典中转换我的数据。

我查看了 SciPy.org，搜索 CSV 时也提到了 HDF5 和 genfromtxt，但我还没有深入研究这些建议。理想情况下，我希望能够以快速加载的格式存储数据，这样就可以很容易地从其他脚本中加载，只需一个命令，所有向量都可以在 Matlab 中以相同的方式使用/八度。欢迎提出建议

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编辑：数据以制表符分隔，用引号括起来的字符串。

Answer 1

这会将 csv 读入 Pandas 数据框并删除引号：

import pandas as pd
import csv
import io

with open('data_with_quotes.csv') as f_input:
    data = [next(csv.reader(io.StringIO(line.replace('"', '')))) for line in f_input]

df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0])
print(df)

  answer_option value  fcast_date expertise
0              a   0.8  2013-07-08         3
1              b   0.2  2013-07-08         3

您可以使用df.values 轻松地将数据转换为 numpy 数组：

array([['a', '0.8', '2013-07-08', '3'],
       ['b', '0.2', '2013-07-08', '3']], dtype=object)

要以二进制格式保存数据，我建议使用 Hdf5：

import h5py

with h5py.File('file.hdf5', 'w') as f:
    dset = f.create_dataset('default', data=df)

要加载数据，请使用以下命令：

with h5py.File('file.hdf5', 'r') as f:
   data = f['default']

您还可以使用 Pandas 以二进制格式保存和加载数据：

# Save the data
df.to_hdf('data.h5', key='df', mode='w')

# Load the data
df = pd.read_hdf('data.h5', 'df')