如何以表格格式写入dict数据

Question

如何以下表输出格式写入以下数据？

字典列表

data=[{'date': datetime.date(2011, 2, 8), 'user': u'xxx', 'status': u'P'}, {'date': datetime.date(2011, 2, 8), 'user': u'yyy', 'status': u'P'}, {'date': datetime.date(2011, 2, 8), 'user': u'zzz', 'status': u'P'}, {'date': datetime.date(2011, 2, 9), 'user': u'xxx, 'status': u'P'}, {'date': datetime.date(2011, 2, 9), 'user': u'yyy', 'status': u'E'}, {'date': datetime.date(2011, 2, 9), 'user': u'zzz', 'status': u'E'}, {'date': datetime.date(2011, 2, 10), 'user': u'xxx', 'status': u'P'}, {'date': datetime.date(2011, 2, 10), 'user': u'yyy', 'status': u'P'}, {'date': datetime.date(2011, 2, 10), 'user': u'zzz', 'status': u'P'}]

输出格式应该是：

S.no  user  2011-02-08 2011-02-09 2011-02-10  p-total E-total total 
 1    xxx      p          p         p           3       0       3
 2    yyy      p          E         p           2       1       3
 3    zzz      p          E         E           1       2       3

需要帮助

Answer 1

我对写出这样的答案有点矛盾 - 似乎只是产生了一个具有很少教学价值的完整解决方案，但我试图让它尽可能普遍有用...... em>

如果我理解您要正确执行的操作，您希望将您的 data 转换为 CSV，其中每个用户都有一行。有一个日期范围，您希望每个日期有一列 - 该列指示该日期的用户状态。然后是生成每个日期每个状态的总计的列，依此类推。您引用的输出看起来最像带有制表符作为分隔符的 CSV，尽管正如 eumiro 指出的那样，它并不完全正确。但是，让我们假设您要编写制表符分隔的数据。从您的问题中不清楚如果您在data 中发现用户一天有两种不同的状态会发生什么，所以让我们检查一下并抛出异常。

请注意，最后一段中的所有内容都应该在您的问题中，以及您迄今为止最佳尝试的代码。

因此，使用 csv 模块中的 DictWriter 是一个合理的想法，但要使用该类，您需要为每一行创建一个字典，将列标题映射到值。因此，您可以遍历 data 中的所有内容以生成字典字典，将用户映射到表示该用户行的字典。你可以这样做：

from collections import defaultdict
import csv
from datetime import date

user_to_row = defaultdict(dict)

for d in data:
    user = d['user']
    status = d['status']
    row_dict = user_to_row[user]
    row_dict['user'] = user
    date_string = str(d['date'])
    if date_string in d and row_dict[date_string] != status:
        raise Exception, "Contradiction: '%s' on '%s'" % (user,date_string)
    row_dict[date_string] = status
    # If a value isn't set in one of the total columns yet, set it to 0:
    row_dict.setdefault('p-total',0)
    row_dict.setdefault('E-total',0)
    row_dict.setdefault('total',0)
    # Make sure you increment the right column:
    count_column = 'p-total' if (status == 'P') else 'E-total'
    row_dict[count_column] += 1
    # And increment the overall total column in any case:
    row_dict['total'] += 1

您应该检查您是否了解其中的内容 - 尝试打印 user_to_row 以检查您是否了解正在生成的内容。

现在您只需要遍历 user_to_row 字典中的值并使用 DictWriter 输出它们。这里要注意的是你不确定每个日期都会有一个条目，所以在这种情况下，我只是在缺少值时插入了Unknown：

with open("hello.csv","w") as f:

    # Create the headings:
    headings = ['S.no']
    headings += [str(date(2011,2,i)) for i in xrange(6,11)]
    headings += ['user', 'date_format','p-total','E-total','total']

    writer = csv.DictWriter(f, headings, delimiter="\t")

    # The writeheader method only appeared in Python 2.7, so write the
    # headings from a dictionary that maps each heading to itself:
    writer.writerow(dict(zip(headings,headings)))

    # Assume that S.no is just a row number...
    sno = 1
    for d in user_to_row.values():
        d['S.no'] = sno
        # Fill in any unknown values with 'Unknown':
        for h in headings:
            d.setdefault(h,'Unknown')
        writer.writerow(d)
        sno += 1

csv module 的文档应该为您提供理解该部分所需的所有额外信息。

然后输出如下所示：

S.no    2011-02-06  2011-02-07  2011-02-08  2011-02-09  2011-02-10  user    date_format p-total E-total total
1   Unknown Unknown P   P   P   xxx Unknown 3   0   3
2   Unknown Unknown P   E   P   yyy Unknown 2   1   3
3   Unknown Unknown P   E   P   zzz Unknown 2   1   3

...由于选项卡，这里看起来很奇怪，但可以正确加载到电子表格中。