在Python中读取csv文件并创建字典

我有一个csv数据集，如下所示：

A, 10, USA
B,30, UK
C,4,IT
A,20,UK
B,10,USA

我想阅读此csv行并提供以下输出：

A has ran 30 miles with average of 15. 
B has ran 30 miles with average of 20.
C has ran 4 miles with average of 4. 

到目前为止，我的解决方案是读取csv数据并将其转换为字典，然后对其进行迭代，以查看“A”重复了多少次，以及它必须为平均值计算哪些值，并最终生成结果。我已经编写了这段代码，但是我很难有效地计算a重复的次数，并将英里数相加以创建最终输出。有没有想过用Python来实现这一点？对我来说，用C#来做这件事有点容易，但我对Python不是很在行

def main(filename):
    f = open(filename,'r')
    labels = ['name','miles','country']
    data = csv.DictReader(f,labels,delimiter=',')
    for line in data:
        print (line['name']+"  " + "has ran" +"   "+  line['miles']+" "+"miles")

    f.close()

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您可以使用

defaultdict

存储值，然后将其打印出来：

import csv

from collections import defaultdict

with open(filename, 'r') as handle:
    reader = csv.DictReader(handle, ['name', 'miles', 'country'])
    data = defaultdict(list)

    for line in reader:
        data[line['name']).append(int(line['miles']))

    for runner, distances in data.items():
        print '{} ran a total of {} miles and an average of {} miles'.format(
            runner, sum(distances), sum(distances) / float(len(distances))
        )

---

我将您的循环使用拆分，如下所示：

var1，var2，var3=行分割（“，”）

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这将获得每个变量行中的每个值。然后根据需要使用变量。

您可以执行以下操作：

from util import load_csv
d = load_csv("log.csv")

在数据中添加标题行（例如，“跑步者、距离、国家”）

将其保存到文件（例如，log.csv）

在此处使用Load_csv函数加载它： 通过在此处下载util.py文件并执行以下操作：

from util import load_csv
d = load_csv("log.csv")

您应该使用以下词典：

d = {'Runner': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B'], 'Distance': [10, 30, 4, 20, 10], 'Country': ['USA', 'UK', 'IT', 'UK', 'USA']}

load_csv函数使用csv.reader自动创建一个字典，其中的键以它在标题行中找到的条目命名。每个键的字典条目都是对应列中的值列表。文件如下： . util.py文件包含许多其他函数，但您可以安全地删除它们（只要将

import numpy保留在顶部的np

）

运行以下代码以计算平均距离：

# Create counter dictionaries for the statistics.
from collections import Counter
n_runs = Counter()
totals = Counter()

# Calculate the total distance.
for runner, distance in zip(d['Runner'], d['Distance']):
    n_runs[runner] += 1
    totals[runner] += distance

# Print the results.
for runner in set(d['Runner']):
    print("%s has run %i miles with an average of %g."
          % (runner, totals[runner], totals[runner]/float(n_runs[runner])))

这将为您提供所需的结果，并且如果数据（按行或列）展开，它应该是灵活的

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凯文

Ops，我没有注意到你想要计算平均值。是的，这就是诀窍。一开始看起来很简单，但如果你是Python新手，它会特别吸引你。如果csv数据集中的行数超过1000，你认为这是一个好的解决方案吗？我希望这个解决方案不是O（n^2），那样会把事情搞砸。@user843681:它是

O（n）

。您在CSV上迭代一次，然后在结果上迭代一次以将其打印出来。