哈希表中的 CSV 然后计算总和

Question

这是我的 csv 文件：

name;value
John;4.0
John;-15.0
John;1.0
John;-2.0
Bob;1.0
Bob;2.5
Bob;-8

我想打印这个输出：

John : 22
Bob : 11,5

22 因为 4+15+1+2=22

11,5 因为 1+2,5+8 = 11,5

忽略- 符号并用正号计算总数很重要。

我试过这个：

import csv
with open('myfile.csv', 'rb') as f:
    reader = csv.reader(f, delimiter=';')
    for row in reader:
        print row
Hashtable = {}

我知道我必须使用带有键值系统的哈希表，但我被困在这一点上，请帮助我，我使用的是 python 2.7。

Answer 1

假设11,5 应该是11.5，使用defaultdict 处理重复键，只需str.lstrip 任何减号和+= 每个值

import csv
from collections import defaultdict

d = defaultdict(float)
with open('test.txt', 'rb') as f:
    reader = csv.reader(f, delimiter=';')
    next(reader) # skip header
    for name, val in reader:
        d[name] += float(val.lstrip("-"))

输出：

for k,v in d.items():
    print(k,v)
('Bob', 11.5)
('John', 22.0)

如果您出于某种原因想使用常规字典，可以使用 dict.setdefault:

d = {}
with open('test.txt', 'rb') as f:
    reader = csv.reader(f, delimiter=';')
    next(reader)
    for name, val in reader:
        d.setdefault(name, 0)
        d[name] += float(val.lstrip("-"))

使用defauldict和lstrip是最有效的，一些时间安排：

In [26]: timeit default()
100 loops, best of 3: 2.6 ms per loop

In [27]: timeit counter()
100 loops, best of 3: 3.98 ms per loop

Answer 2

以下是调整代码以在末尾输出哈希的方法：

import csv
out_hash = {}
with open('test.csv', 'rb') as f:
  reader = csv.reader(f, delimiter=';')
  reader.next() # Just to skip the header
  for row in reader:
    if row[0] in out_hash:
      out_hash[row[0]] += abs(float(row[1]))
    else:
      out_hash[row[0]] = abs(float(row[1]))
print out_hash

输出：

{'Bob': 11.5, 'John': 22.0}

Answer 3

在这种情况下我会使用 Counter，它是一个标准库包装器，可让您轻松计算元素的数量。

import csv
from collections import Counter

counter = Counter()

with open('myfile.csv', 'rb') as f:
    reader = csv.reader(f, delimiter=';')
    reader.next() #skips the heading
    for row in reader:
        counter[row[0]] += abs(float(row[1]))

现在，如果您确实需要使用原版字典，那么您只需将计数逻辑膨胀一点，即代替

counter[row[0]] += abs(float(row[1]))

做

my_dict = {}
...
if row[0] not in my_dict:
    my_dict[row[0]] = abs(float(row[1]))
else
    my_dict += abs(float(row[1]))