从 csv 文件创建字典？答案

【问题标题】：Creating a dictionary from a csv file?从 csv 文件创建字典？
【发布时间】：2011-10-08 03:04:50
【问题描述】：

我正在尝试从 csv 文件创建字典。 csv 文件的第一列包含唯一键，第二列包含值。 csv 文件的每一行代表字典中唯一的键值对。我尝试使用csv.DictReader 和csv.DictWriter 类，但我只能弄清楚如何为每一行生成一个新字典。我想要一本字典。这是我尝试使用的代码：

import csv

with open('coors.csv', mode='r') as infile:
    reader = csv.reader(infile)
    with open('coors_new.csv', mode='w') as outfile:
    writer = csv.writer(outfile)
    for rows in reader:
        k = rows[0]
        v = rows[1]
        mydict = {k:v for k, v in rows}
    print(mydict)

当我运行上面的代码时，我得到一个ValueError: too many values to unpack (expected 2)。如何从 csv 文件创建一个字典？谢谢。

【问题讨论】：

你能举一个输入文件和结果数据结构的例子吗？
当您遍历 csv.reader 时，您会得到单行，而不是行。因此，有效形式是 mydict = {k:v for k,v in reader} 但如果您确定 csv 文件中只有两列，那么 mydict = dict(reader) 会快得多。

标签： python csv dictionary list-comprehension

【解决方案1】：

假设您有一个这种结构的 CSV：

"a","b"
1,2
3,4
5,6

你希望输出是：

[{'a': '1', ' "b"': '2'}, {'a': '3', ' "b"': '4'}, {'a': '5', ' "b"': '6'}]

zip 功能（尚未提及）非常简单且非常有用。

def read_csv(filename):
    with open(filename) as f:
        file_data=csv.reader(f)
        headers=next(file_data)
        return [dict(zip(headers,i)) for i in file_data]

如果你更喜欢 pandas，它也可以很好地做到这一点：

import pandas as pd
def read_csv(filename):
    return pd.read_csv(filename).to_dict('records')

【讨论】：

【解决方案2】：

通过调用 open 然后使用 csv.DictReader 打开文件。

input_file = csv.DictReader(open("coors.csv"))

您可以通过遍历 input_file 来遍历 csv 文件 dict reader 对象的行。

for row in input_file:
    print(row)

或仅访问第一行

dictobj = csv.DictReader(open('coors.csv')).next()

更新在 python 3+ 版本中，这段代码会有所改变：

reader = csv.DictReader(open('coors.csv'))
dictobj = next(reader)

【讨论】：

这使得 DictReader 对象不是字典（而且不是键值对）
@HN Singh - 是的，我知道 - 目的是它也会帮助其他人
'DictReader' 对象没有属性 'next'
@Palak - Python 2.7 已回答，请在 Python 3+ 版本中尝试使用 next(dictobj) 而不是 dictobj.next()。

【解决方案3】：

如果你有：

您的 csv 中只有 1 个键和 1 个值作为键、值
不想导入其他包
想一次性创建一个字典

这样做：

mydict = {y[0]: y[1] for y in [x.split(",") for x in open('file.csv').read().split('\n') if x]}

它有什么作用？

它使用列表解析来拆分行，最后一个“if x”用于忽略空行（通常在末尾），然后使用字典解析将其解压缩为字典。

【讨论】：

【解决方案4】：

我相信您正在寻找的语法如下：

import csv

with open('coors.csv', mode='r') as infile:
    reader = csv.reader(infile)
    with open('coors_new.csv', mode='w') as outfile:
        writer = csv.writer(outfile)
        mydict = {rows[0]:rows[1] for rows in reader}

或者，对于 python

mydict = dict((rows[0],rows[1]) for rows in reader)

【讨论】：

很好地考虑了比预期更长的行；但是如果连续的项目太多，他不应该提出自己的例外吗？我认为这意味着他的输入数据有错误。
然后他至少可以将异常缩小到错误输入
这有一些优点，但我坚信例外情况会告诉你你的程序有错误——而不是当世界给你柠檬的时候。那是您打印一条漂亮的错误消息并失败的时候，或者 - 更适合这种情况 - 一条漂亮的警告消息并成功。
抱歉，查看了 op 的代码，很难判断他是否只需要每行 2 个项目。我错了！
我在 csv 中有多行，但它只给出了 1 个键：值对

【解决方案5】：

例如，使用 pandas 就容易多了。假设您有以下 CSV 数据，我们称其为 test.txt / test.csv（您知道 CSV 是一种文本文件）

a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8

现在使用熊猫

import pandas as pd
df = pd.read_csv("./text.txt")
df_to_doct = df.to_dict()

对于每一行，它将是

df.to_dict(orient='records')

就是这样。

【讨论】：

【解决方案6】：

对于简单的csv文件，比如下面的

id,col1,col2,col3
row1,r1c1,r1c2,r1c3
row2,r2c1,r2c2,r2c3
row3,r3c1,r3c2,r3c3
row4,r4c1,r4c2,r4c3

您可以仅使用内置函数将其转换为 Python 字典

with open(csv_file) as f:
    csv_list = [[val.strip() for val in r.split(",")] for r in f.readlines()]

(_, *header), *data = csv_list
csv_dict = {}
for row in data:
    key, *values = row   
    csv_dict[key] = {key: value for key, value in zip(header, values)}

这应该会产生以下字典

{'row1': {'col1': 'r1c1', 'col2': 'r1c2', 'col3': 'r1c3'},
 'row2': {'col1': 'r2c1', 'col2': 'r2c2', 'col3': 'r2c3'},
 'row3': {'col1': 'r3c1', 'col2': 'r3c2', 'col3': 'r3c3'},
 'row4': {'col1': 'r4c1', 'col2': 'r4c2', 'col3': 'r4c3'}}

注意：Python 字典具有唯一键，因此如果您的 csv 文件有重复的 ids，您应该将每一行附加到一个列表中。

for row in data:
    key, *values = row

    if key not in csv_dict:
            csv_dict[key] = []

    csv_dict[key].append({key: value for key, value in zip(header, values)})

【讨论】：

n.b.这都可以缩短为使用set_default: csv_dict.set_default(key, []).append({key: value for key, value in zip(header, values)}))
.append 命令中的 ({key: value}) 语法非常有用。我最终在 row.update 中使用了相同的语法，然后迭代并添加到由 CSV 文件制成的 DictReaderobject。

【解决方案7】：

已经发布了许多解决方案，我想为我的解决方案做出贡献，它适用于 CSV 文件中不同数量的列。它创建一个字典，每列一个键，每个键的值是一个包含该列中元素的列表。

    input_file = csv.DictReader(open(path_to_csv_file))
    csv_dict = {elem: [] for elem in input_file.fieldnames}
    for row in input_file:
        for key in csv_dict.keys():
            csv_dict[key].append(row[key])

【讨论】：

【解决方案8】：

尝试使用defaultdict 和DictReader。

import csv
from collections import defaultdict
my_dict = defaultdict(list)

with open('filename.csv', 'r') as csv_file:
    csv_reader = csv.DictReader(csv_file)
    for line in csv_reader:
        for key, value in line.items():
            my_dict[key].append(value)

返回：

{'key1':[value_1, value_2, value_3], 'key2': [value_a, value_b, value_c], 'Key3':[value_x, Value_y, Value_z]}

【讨论】：

【解决方案9】：

这并不优雅，而是使用 pandas 的单行解决方案。

import pandas as pd
pd.read_csv('coors.csv', header=None, index_col=0, squeeze=True).to_dict()

如果您想为索引指定 dtype（如果您使用 index_col 参数，则无法在 read_csv 中指定，因为bug）：

import pandas as pd
pd.read_csv('coors.csv', header=None, dtype={0: str}).set_index(0).squeeze().to_dict()

【讨论】：

在我的书中这是最好的答案
如果有标题...？
@ndtreviv 你可以使用skirows来忽略标题。

【解决方案10】：

单线解决方案

import pandas as pd

dict = {row[0] : row[1] for _, row in pd.read_csv("file.csv").iterrows()}

【讨论】：

【解决方案11】：

你可以用这个，很酷：

import dataconverters.commas as commas
filename = 'test.csv'
with open(filename) as f:
      records, metadata = commas.parse(f)
      for row in records:
            print 'this is row in dictionary:'+rowenter code here

【讨论】：

【解决方案12】：

如果您可以使用 numpy 包，那么您可以执行以下操作：

import numpy as np

lines = np.genfromtxt("coors.csv", delimiter=",", dtype=None)
my_dict = dict()
for i in range(len(lines)):
   my_dict[lines[i][0]] = lines[i][1]

【讨论】：

【解决方案13】：

您也可以为此使用 numpy。

from numpy import loadtxt
key_value = loadtxt("filename.csv", delimiter=",")
mydict = { k:v for k,v in key_value }

【讨论】：

【解决方案14】：

您只需将 csv.reader 转换为 dict：

~ >> cat > 1.csv
key1, value1
key2, value2
key2, value22
key3, value3

~ >> cat > d.py
import csv
with open('1.csv') as f:
    d = dict(filter(None, csv.reader(f)))

print(d)

~ >> python d.py
{'key3': ' value3', 'key2': ' value22', 'key1': ' value1'}

【讨论】：

该解决方案很简洁，如果他能够确定他的输入在某行中永远不会包含三列或更多列，那么该解决方案将非常有效。但是，如果遇到这种情况，将会引发类似这样的异常：ValueError: dictionary update sequence element #2 has length 3; 2 is required。
@machine，从题中的错误来看，csv文件多于2列
@gnibbler，不，问题中的错误是由于行的双重解包。首先，他尝试遍历 reader，获得实际上是单个 row 的 rows。当他尝试迭代这一行时，他得到了两个项目，无法正确解包。
一般性评论：将对象从可迭代对象保存在内存中可能会导致内存问题。建议检查您的内存空间和可迭代源文件的大小。可迭代对象的一个主要优点（重点？）是不在内存中保存大的东西。
@Nate：如有必要，可以通过用map(operator.itemgetter(slice(2)), ...) 包装filter 调用来解决此问题，因此它只会拉取前两个项，使其成为：dict(map(operator.itemgetter(slice(2)), filter(None, csv.reader(f))))。如果是 Python 2，请确保执行from future_builtins import map, filter，这样dict 会直接读取生成器，而不是先生成多个不必要的临时lists。

【解决方案15】：

如果文件末尾有空行，我建议添加if rows

import csv
with open('coors.csv', mode='r') as infile:
    reader = csv.reader(infile)
    with open('coors_new.csv', mode='w') as outfile:
        writer = csv.writer(outfile)
        mydict = dict(row[:2] for row in reader if row)

【讨论】：

做得好又深思熟虑。但是就像我上面说的，他真的应该忽略输入行比他预期的要长的事实吗？我会说他应该提出自己的异常（带有自定义消息），如果他得到一个包含两个以上项目的行。
或者更确切地说，正如@Nate 上面所说的，至少打印一条警告消息。这似乎不是您想要忽略的事情。
您的回答（与我的回答相比）令人深思——在这种情况下，切片和索引之间是否存在效率差异？
@machine，不知道。也许它是数据库中用户表的转储，他只想要一个用户 ID：用户名或其他内容的字典
大家好，感谢 cmets。你的讨论真的帮助我解决了我的问题。如果输入比预期的长，我喜欢关于升旗的想法。我的数据是一个数据库转储，我确实有两列以上的数据。

【解决方案16】：

import csv
reader = csv.reader(open('filename.csv', 'r'))
d = {}
for row in reader:
   k, v = row
   d[k] = v

【讨论】：

高度非 Python 风格。
@Alex Laskin：真的吗？对我来说，它看起来像是一些非常易读的 python。你支持这个说法的原则是什么？你基本上只是称他为“poopy head”......
@machine-yearning，不，我没有说他的代码“不好”。但是，例如，如果您可以简单地写for k, v in reader，那么写for row in reader: k, v = row 就没有单一的理由。如果你期望，那个 reader 是一个可迭代的，产生两个元素的项目，那么你可以简单地将它直接传递给 dict 进行转换。 d = dict(reader) 在大型数据集上更短且速度更快。
@Alex Laskin：感谢您的澄清。我个人同意你的观点，但我认为如果你要称某人的代码为“非pythonic”，你应该在评论中附上理由。我会说“更短”和“更快”不一定等同于“更多pythonic”。可读性/可靠性也是一个巨大的问题。如果在上述for row in reader 范式中更容易处理我们的一些约束，那么它可能（在长期发展之后）更实用。我同意你的短期观点，但要提防过早的优化。
@robert：谢谢老兄！真的有帮助。其他代码太难读了。