如何从 csv 文件中读取字符串并将其转换为整数数组？答案

【问题标题】：How to read strings from a csv file and convert it into a integer array?如何从 csv 文件中读取字符串并将其转换为整数数组？
【发布时间】：2021-05-23 09:36:47
【问题描述】：

我正在寻找借助 csv 文件中的数据创建整数数组的最优化方法。

csv 文件("sample.csv") 数据是这样的，

prediciton1	prediction2	prediction3
low	low	low
low	high	high

其中低 = 1，高 = 3，

我想从 csv 中读取这些数据并制作一个如下所示的数组，

array =  
[[1,1,1],  
[1,3,3]]


    import csv
    import sys
    
    num1 = 'low'
    num2 = 'high'
    
    
    csv_file = csv.reader(open('sample.csv', "r"), delimiter=",")
    
    count = 0
    
    for row in csv_file:
    
        if count == 1:
            if num1 == row[0]:
                dat1 = 1
        
            elif num2 == row[0]:
                dat1 = 3
            if num1 == row[1]:
                dat2 = 1
        
            elif num2 == row[1]:
                dat2 = 3
                
            if num1 == row[2]:
                dat3 = 1
        
            elif num2 == row[2]:
                dat3 = 3
        
            
        count = count + 1

    array =[dat1,dat2,dat3]

这种方法有效，但似乎效率低下。寻找替代和优化的方法来实现这一目标。

【问题讨论】：

标签： python string csv integer

【解决方案1】：

使用dict 进行查找和列表理解

例如：

check = {'low': 1, "high": 3}

with open('sample.csv') as infile:
    csv_file = csv.reader(infile)
    next(csv_file) # skip header
    result = [[check[c] for c in row] for row in csv_file]

【讨论】：

漂亮干净的解决方案！我只想补充一点，以防 CSV 包含不需要的值（因为它有时可能会发生）我会使用 check.get(c) 而不是 check[c] 并稍后处理 None 包含在 result 数组中的潜在值。

【解决方案2】：

由于 CSV 文件非常简单，您甚至可以不使用 CSV 包：

# We open the CSV file
with open('sample.csv') as file:
    # We read all the lines and store them in a list
    lines = file.readlines()

# We remove the CSV header
lines = lines[1:]

# We create the array
array = [
    [{
        'low': 1,
        'high': 3
    }.get(value.strip()) for value in line.split(',')
] for line in lines]

# We print the array
print(array)

这将打印以下数组：[[1, 1, 1], [1, 3, 3]]

注意使用dict 的get 方法来避免错误，以防万一CSV 包含不需要的值。在这些情况下，该数组将包含一个 None 值。

【讨论】：