python csv DictReader 类型答案

【问题标题】：python csv DictReader typepython csv DictReader 类型
【发布时间】：2023-03-26 22:00:01
【问题描述】：

我开始在 python 中编写代码，但我现在遇到了问题，即 csv.DictReader 获取了错误的数据类型。

csv 文件如下所示：

Col1、Col2、Col3

1,2,3

90,2,3

pol = csv.DictReader(open('..\data\data.csv'),dialect='excel')

Col1 = []

for row in pol:
    if row["Col1"] < 90:
        Col1.append(row["Col1"] * 1.5)
    else:
        Col1.append("Col1")

我收到以下错误：

if row["Col1"] < 90:
TypeError: unorderable types: str() < int()

我不会转换每一个值。是否可以定义列的值？

【问题讨论】：

标签： python types csv

【解决方案1】：

您可以使用 pandas 之类的库，它会为您推断类型（这有点矫枉过正，但可以完成工作）。

import pandas
data = pandas.read_csv(r'..\data\data.csv')
# if you just want to retrieve the first column as a list of int do
list(data.Col1)
>>> [1, 90]

# to convert the whole CSV file to a list of dict use
data.transpose().to_dict().values()
>>> [{' Col2': 2, ' Col3': 3, 'Col1': 1}, {' Col2': 2, ' Col3': 3, 'Col1': 90}]

另外，这里是一个类型化 DictReader 的实现：

from csv import DictReader
from itertools import imap, izip

class TypedDictReader(DictReader):
  def __init__(self, f, fieldnames=None, restkey=None, restval=None, \
      dialect="excel", fieldtypes=None, *args, **kwds):

    DictReader.__init__(self, f, fieldnames, restkey, restval, dialect, *args, **kwds)
    self._fieldtypes = fieldtypes

  def next(self):
    d = DictReader.next(self)
    if len(self._fieldtypes) >= len(d) :
      # extract the values in the same order as the csv header
      ivalues = imap(d.get, self._fieldnames) 
      # apply type conversions
      iconverted = (x(y) for (x,y) in izip(self._fieldtypes, ivalues)) 
      # pass the field names and the converted values to the dict constructor
      d = dict(izip(self._fieldnames, iconverted)) 

    return d

这里是如何使用它：

reader = TypedDictReader(open('..\data\data.csv'), dialect='excel', \
  fieldtypes=[int, int, int])
list(reader)
>>> [{' Col2': 2, ' Col3': 3, 'Col1': 1}, {' Col2': 2, ' Col3': 3, 'Col1': 90}]

【讨论】：

【解决方案2】：

我之前没有使用过 DictReader，但您可以对值执行此操作：

...
for row in pol:
    col1 = float(row["Col1"]) # or int()
    ...

然后用 col1 遍历出来，你可能还可以编辑字典：

row["Col1"] = float(row["Col1"])

但这取决于您以后要使用该行的内容。

【讨论】：

【解决方案3】：

如果你引用 csv 文件中的非数字值并通过

初始化阅读器

pol = csv.DictReader(open('..\data\data.csv'),
    quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC, dialect="excel")

然后数值将自动转换为浮点数。

【讨论】：

不幸的是，这仍然会扼杀标题。

【解决方案4】：

看起来您希望 Col1 是一个数字数组，因此无论您是否将其与数字进行比较，都需要将 row["Col1"] 转换为数字。所以转换它！

【讨论】：