在Python中将CSV文件转换为2D表格

我有一个具有以下结构的CSV文件：

Configuration ID, Value (1), Value (2), ......., Value (N)
Config (1)      , X (1)    , X (2)    , ......., X (N)
Config (2)      , Y (1)    , Y (2)    , ......., Y (N)

文件中每行的配置ID都是唯一的

我想在Python（v3.8）中读取这个CSV文件，并能够通过传递配置ID和值ID（类似于2D dictionary）来查找特定的值

前面的语法应该打印：X（2）

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Python中是否有任何嵌入式函数可以解析CSV文件并将其转换为2D字典或任何允许我传递两个唯一键以从CSV文件获取值的数据结构？任何提示都将不胜感激。

如果您不想使用

pandas

而是

csv

，您可以使用以下代码：

导入csv
数据结构={}
将open（'sample.csv'）作为csvfile：
spamreader=csv.reader（csvfile）
header=next（spamreader，None）#跳过标题
对于spamreader中的行：
数据结构[行[0].strip（）]={
key.strip（）：key的value.strip（），zip中的值（头[1:]，行[1:]）
}

考虑到文件的结构方式，

数据结构的内容将是

{'Config (1)': {'Value (1)': 'X (1)', 'Value (2)Value (N)': 'X (2)'},
 'Config (2)': {'Value (1)': 'Y (1)', 'Value (2)Value (N)': 'Y (2)'}}

这意味着您可以使用
数据结构['Config（1）]['Value（1）]
获取
“X（1）”
，您可以使用pandas将CSV读取到数据帧中。语法：
df=pandas.read.csv（“path\u to\u file.csv”）
@IoT，我的答案能解决你的问题吗？@lmiguelvargasf它能解决我的问题。但是Jacob所说的使用pandas和data frame更合适，因为它提供了更大的灵活性来操作我的数据。但是，除了上面的答案外，Jacob还应该说明哪个列也用于索引。
{'Config (1)': {'Value (1)': 'X (1)', 'Value (2)Value (N)': 'X (2)'},
 'Config (2)': {'Value (1)': 'Y (1)', 'Value (2)Value (N)': 'Y (2)'}}