Python：使用csv模块有效读取文件

我最近刚开始学习csv模块。假设我们有这个CSV文件：

John,Jeff,Judy,
21,19,32,
178,182,169,
85,74,57,

我们想要读取这个文件并创建一个包含名称（作为键）和每列总数（作为值）的字典。因此，在这种情况下，我们最终将得到：

d = {"John" : 284, "Jeff" : 275, "Judy" : 258}

因此，我写了这段代码，它显然工作得很好，但我并不满意，我想知道是否有人知道更好或更高效/优雅的方法。因为里面有太多的行：D（或者我们可以用一种方法把它概括一下，也就是说，我们不知道有多少个字段）

d={}
导入csv
打开（“file.csv”）作为f：
readObject=csv.reader（f）
totals0=0
总计1=0
总计2=0
总计3=0
currentRowTotal=0
对于readObject中的行：
currentRowTotal+=1
如果currentRowTotal==1：
持续
totals0+=int（第[0]行）
totals1+=int（第[1]行）
totals2+=int（第[2]行）
如果第[3]行=“”：
总计S3+=0
f、 关闭（）
打开（文件名）为f时：
readObject=csv.reader（f）
currentRow=0
对于readObject中的行：
而currentRow则使用顶行来确定列标题。根据标题初始化汇总字典

import csv

with open("file.csv") as f:
  reader = csv.reader(f)

  titles = next(reader)
  while titles[-1] == '':
    titles.pop()
  num_titles = len(titles)      
  totals = { title: 0 for title in titles }

  for row in reader:
    for i in range(num_titles):
      totals[titles[i]] += int(row[i])

print(totals)

让我补充一点，您不必在
with
块之后关闭文件。
with
的关键在于它负责关闭文件

另外，请允许我提及您发布的数据似乎有四列：

John,Jeff,Judy,
21,19,32,
178,182,169,
85,74,57,

这就是我为什么这么做的原因：

  while titles[-1] == '':
    titles.pop()

这有点脏，但请尝试以下操作（在没有最后一列为空的情况下操作）：

不确定您是否可以使用熊猫，但您可以按如下方式获得您的口述：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
print(dict(df.sum()))

给出：

{'Jeff': 275, 'Judy': 258, 'John': 284}

基于Michasel的解决方案，我会尝试使用更少的代码和变量，并且不依赖于
Numpy
：

import csv

with open("so.csv") as f:
  reader = csv.reader(f)
  titles = next(reader)
  sum_result = reduce(lambda x,y: [ int(a)+int(b) for a,b in zip(x,y)], list(reader))

  print dict(zip(titles, sum_result))

{'Jeff': 275, 'Judy': 258, 'John': 284}

import csv

with open("so.csv") as f:
  reader = csv.reader(f)
  titles = next(reader)
  sum_result = reduce(lambda x,y: [ int(a)+int(b) for a,b in zip(x,y)], list(reader))

  print dict(zip(titles, sum_result))