将字典值写入csv python

Question

我有字典，

d = [{
       'id': 1
       'a' : [11,12],
       'b' : [25,17],
       'c' : [13,18] 
}]

这里我想用列标题作为键（id、a、b、c）在 csv 中写入 和值作为行。 在这里我想写第一行的值（1,11,25,13）和键（id，a，b，c） 第二行的值 (1,12,17,18) 具有相同的键，两行的 id 相同。 这意味着如果我的值有两个以上的值，则需要将其写入下一行的 csv 中，并具有相同的列标题和相同的 id。

我正在尝试这样的事情

CSV ="\n".join([k+','+",".join(v) for k,v in dict_data[0].items()])
print CSV

但同样，列以行的形式出现， .csv 文件 id,1,(无值，我这里需要1)----这里不会出现id 一,11,12 b,25,17 他们以行的形式出现，我想要 id，a b 作为列

Answer 1

我认为 Pandas DataFrame 是您的最佳选择。我也稍微修改了您的数据以将 id 列作为列表 -

d = {
       'id': [1],
       'a' : [11,12,13],
       'b' : [25,17],
       'c' : [13,18] 
}

import pandas as pd
df = pd.DataFrame.from_dict(d,orient='index').transpose()
df = df.fillna(method='ffill')
print(df)

最后，只需将其输出到 csv df.to_csv('output.csv', index=False)

输出 -

id     a     b     c
0  1.0  11.0  25.0  13.0
1  1.0  12.0  17.0  18.0
2  1.0  13.0  17.0  18.0

它首先创建一个带有 NA 缺失值的数据框，然后将这些 NA 值替换为上一行中的值。

Answer 2

您可以将DataFrame 构造函数与DataFrame.to_csv 一起使用：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(d[0], columns=['id','a','b','c'])
print (df)
   id   a   b   c
0   1  11  25  13
1   1  12  17  18

然后：

df.to_csv(file, index=False)

---

大家一起：

pd.DataFrame(d[0], columns=['id','a','b','c']).to_csv(file, index_col=False)

Answer 3

在将id 转换为list 后，尝试from_dict 创建pandas 的数据框：

import pandas as pd
d = [{ 'id': 1,
       'a' : [11,12],
       'b' : [25,17],
       'c' : [13,18] }]

# d['id'] = [d['id']] * len(d['a'])  # no need for this line; kept only because it is discussed in comments
df = pd.DataFrame.from_dict(d[0])  # if dict is in a list, use d[0]
print(df)

输出：

    a   b   c  id
0  11  25  13   1
1  12  17  18   1

写入 csv 文件：

df.to_csv("out.csv", index=False)