使用Python从CSV文件创建嵌套字典

我有一个csv文件“input.csv”，其中包含以下数据

UID,BID,R
U1,B1,4
U1,B2,3
U2,B1,2

我希望上面的内容看起来像下面的字典；按UID键分组，BID和R作为嵌套字典值

{"U1":{"B1":4, "B2": 3}, "U2":{"B1":2}}

我有以下代码：

new_data_dict = defaultdict(str)
with open("input.csv", 'r') as data_file:
    data = csv.DictReader(data_file, delimiter=",")
    headers = next(data)
    for row in data:
        new_data_dict[row["UID"]] += {row["BID"]:int(row["R"])}

上面提到了一个明显的错误

TypeError: cannot concatenate 'str' and 'dict' objects

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有办法吗？

使用常规的

dict（）

可以使用

get（）

初始化一个新的子dict，然后填充它

import csv

new_data_dict = {}
with open("data.csv", 'r') as data_file:
    data = csv.DictReader(data_file, delimiter=",")
    for row in data:
        item = new_data_dict.get(row["UID"], dict())
        item[row["BID"]] = int(row["R"])

        new_data_dict[row["UID"]] = item

print new_data_dict

---

另外，您对

next（data）

的调用是多余的，因为头被自动检测并从结果中剥离。

使用常规的

dict（）

可以使用

get（）

初始化新的子dict，然后填充它

import csv

new_data_dict = {}
with open("data.csv", 'r') as data_file:
    data = csv.DictReader(data_file, delimiter=",")
    for row in data:
        item = new_data_dict.get(row["UID"], dict())
        item[row["BID"]] = int(row["R"])

        new_data_dict[row["UID"]] = item

print new_data_dict

---

此外，您对

next（data）

的调用是多余的，因为头被自动检测到并从结果中剥离出来。

这是使用defaultdict的更有效版本：

from collections import defaultdict

new_data_dict = {}
with open("input.csv", 'r') as data_file:
    data_file.next()
    for row in data_file:
        row = row.strip().split(",")
        new_data_dict.setdefault(row[0],{})[row[1]] = int(row[2])

---

这是一个使用defaultdict更高效的版本：

from collections import defaultdict

new_data_dict = {}
with open("input.csv", 'r') as data_file:
    data_file.next()
    for row in data_file:
        row = row.strip().split(",")
        new_data_dict.setdefault(row[0],{})[row[1]] = int(row[2])