使用动态密钥数python解析csv

我正在编写一个脚本，该脚本从

csv

读取数据，并将其放入

dict

。我的数据如下：

firstName    lastName    skill
alice        sparks      artist
mark         peters      sports
bob          stones      teacher
Chelsea
chester                  sports

{'firstName': ['alice', 'mark', 'bob'], 'lastName': ['sparks', 'peters', 'stones'], 'skill': ['artist', 'sports', 'teacher']}

以此类推，数据是一个

csv

，这意味着在上面的示例中，空格实际上是逗号

我想将此数据解析为csv列，最终dict必须如下所示：

firstName    lastName    skill
alice        sparks      artist
mark         peters      sports
bob          stones      teacher
Chelsea
chester                  sports

{'firstName': ['alice', 'mark', 'bob'], 'lastName': ['sparks', 'peters', 'stones'], 'skill': ['artist', 'sports', 'teacher']}

理论上：

第一行成为dict中的键

该特定列中的其他行成为一个值数组

键的数量可能在2-40之间变化，因此如果可能，它应该是动态的（自动检测）

与示例中一样，与其他列相比，这些列的条目可能更少

这样的事情在python中可能吗

我在线搜索了所有得到基于行的结果的地方，但我需要按列搜索，并将其放入数组中。

使用

csv.DictReader（）

和

dictionary.setdefault（）

代码： 输出：

DictReader（）

以

（标题，行[i]）

的形式返回一个

OrderedDictionary

数组，它是用例的完美前言。您所需要的只是一个默认项类型为

list

的条件，并在遍历每一行时将

附加到列表中。
使用
csv.DictReader（）
和
dictionary.setdefault（）

代码：
输出：
DictReader（）
以
（标题，行[i]）
的形式返回一个
OrderedDictionary
数组，它是用例的完美前言。您所需要的只是一个默认项类型为
list
和
append
的条件，在您遍历每一行时将其添加到列表中。
您也可以使用pandas：

# Convert DataFrame to Dictionary 
df_dict = df.to_dict()

# Now convert it to list of values 
for key,value in df_dict:
df_dict[key] = [value for key,value in df_dict[key].items()]

# Or you can directly use:
df_dict = df.to_dict("list")

希望这对您有所帮助：）
您也可以使用熊猫：

# Convert DataFrame to Dictionary 
df_dict = df.to_dict()

# Now convert it to list of values 
for key,value in df_dict:
df_dict[key] = [value for key,value in df_dict[key].items()]

# Or you can directly use:
df_dict = df.to_dict("list")

希望这有帮助：）
一个选项是使用熊猫数据帧的方法：

一个选项是使用数据帧的方法：

此代码还将满足所有条件，包括重复值和空值

代码：

输出：

此代码还将满足所有条件，包括重复值和空值

代码：

输出：

在标题的
行中抛出一个错误，行中的项。items（）：
说明
属性错误：“行”对象没有属性“项”
您使用了
行还是
行？您的语句显示了
line.items（）
，但错误是针对
行的。如果要重命名变量，请确保按照我的示例进行一致重构。迭代应该只有2级，第一级是迭代抛出
行
s，第二级是迭代遍历
OrderedDictionary
项。在错误对象上尝试使用
type（）
，以确保所需的对象类型正确。是的，我将其重命名为
line
，而不是
row
粘贴时忘记交换代码行中的名称，尽管在错误消息中对其进行了更改。很抱歉，您仍然遇到相同的错误吗？什么是
类型（行）
为您返回的？它是在您的实现中失败的，还是在您的用例下的我的最小示例中失败的？如果还没有，请先在您的
csv
文件上尝试我的最小示例。它也适用于您提供的新数据集-我已经用结果更新了答案。它也可能源于您的
csv
文件。在标题的行
，行中的项中抛出一个错误。items（）：
声明
AttributeError:“行”对象没有属性“项”
是否使用了
行
或
行
？您的语句显示了
line.items（）
，但错误是针对
行的。如果要重命名变量，请确保按照我的示例进行一致重构。迭代应该只有2级，第一级是迭代抛出
行
s，第二级是迭代遍历
OrderedDictionary
项。在错误对象上尝试使用
type（）
，以确保所需的对象类型正确。是的，我将其重命名为
line
，而不是
row
粘贴时忘记交换代码行中的名称，尽管在错误消息中对其进行了更改。很抱歉，您仍然遇到相同的错误吗？什么是
类型（行）
为您返回的？它是在您的实现中失败的，还是在您的用例下的我的最小示例中失败的？如果还没有，请先在您的
csv
文件上尝试我的最小示例。它也适用于您提供的新数据集-我已经用结果更新了答案。它也可能来自您的
csv
文件。
if __name__ == '__main__':
    d = {}
    a = []
    with open('sample.csv', 'r') as readf:
        enum_list = [line.rstrip('\n').split(',') for line in readf]
        for i,x in enumerate(enum_list):
            if i == 0:
                for val in x:
                    d[val] = []
                    a.append(val)
                continue
            for val in x:
                i = x.index(val)
                if val and val not in d[a[i]]:
                    d[a[i]].append(val)
    print(d)

{'first_name': ['alice', 'mark', 'bob', 'Chelsea', 'chester'], 'last_name': ['sparks', 'peters', 'stones'], 'skill': ['artist', 'sports', 'teacher']}