Python 像蟒蛇一样编码

我是一名专业的web开发人员，在业余时间通过MOOC学习python。我真的很喜欢它，并希望得到一些关于如何编写更多“pythonic”代码的提示

我基本上希望在一个csv中读取，该csv在nodeID和categoryName/ID之间具有一对多关系。输入文件将如下所示：

NODEID   CATID   CATNAME
3        4       Plastic
3        5       Sharks with Lasers
4        7       Widgets

我希望结果输出为：

NODEID   CATNAME
3        Plastic, Sharks with Lasers
4        Widgets

我就是这样做的，但我知道这不是最有效的方法：

import csv  # import the csv module
import sys  # import the sys module
from collections import defaultdict

inputFile = open('term_data.csv', 'rb')
try:
    reader = csv.reader(inputFile)
    nodeDict = defaultdict(dict)
    for row in reader:
        colnum = 0
        # nodeDict[nodeid][catid] = catname
        nodeDict[row[0]][row[1]] = row[2]
finally:
    inputFile.close()

f = open('terms.txt', 'w')
for node, nodeVals in nodeDict.items():
    f.write(node + ';')
    #sys.stdout.write(node + ';')
    itera = 0
    for cat, name in nodeVals.items():
        f.write(name)
        itera += 1
        if (itera == len(nodeVals.items())): 
            f.write(';' + '\n')
        else: 
            f.write(',')

任何帮助或批评都将不胜感激

我可以这样写：

import csv
from collections import defaultdict

nodeDict = defaultdict(list)

with open('term_data.csv', 'rb') as inputFile:
    reader = csv.reader(inputFile)
    next(reader, None)  # Skip header line in file.
    for row in reader:
        nodeDict[row[0].append(row[2])

with open('terms.txt', 'wb') as outputFile:
    writer = csv.writer(outputFile)
    writer.writerow(['NODEID', 'CATNAME'])
    for node, names in nodeDict.iteritems():
        writer.writerow([node] + names)

这会将名称作为单独的列写入。如果需要将它们放在一列中，请先将它们分别连接起来，然后

csv.writer（）

将引用它们以指示它们是一列：

    for node, names in nodeDict.iteritems():
        writer.writerow([node, ','.join(names)])

使用

和

来管理文件生命周期；无论代码中发生了什么，它们都将以这种方式自动关闭

使用

csv

也写入输出，它仍然是csv数据

您只需要写出节点ID和类别名称，因此您只需要从输入中收集这些信息

---

这个问题可能更适合于：正如伯尼所说，最好问这样的问题：“它有效，但什么是更好的方法？”。但是如果你想知道一个好的方法来解决这个问题和类似的问题，我建议这个模块只是简单地介绍一下

pandas

解决方案：它基本上是

df.groupby（“NODEID”）[“CATNAME”]。apply（“，”.join）

，在开始的时候是

read_csv

，在结束的时候是

to_csv

，就这样了。谢谢Martijn！并为在错误的论坛上发布这个问题道歉。没有必要道歉，布兰登。我们很高兴你得到了答案。请随意接受（单击复选标记）。