Python 将多个CSV文件加载到一个嵌套字典中

我有多个CSV文件，每个股票符号对应一个CSV文件，我希望将其加载到嵌套字典中，如：

market_data["Symbol"] = { "Open": [], "High": [], "Low": [], "Close": [],
    "Volume": [], "Adjusted": [], "Date": [], "MA_10":[] }

我有一个不同的CSV文件，每个符号和每个CSV文件的数据，如开放，高，低等，但不一定相同的名称。我想把它加载到那个数据结构中，但我想不出来

我希望它看起来像：

打印市场数据

{'SYMBOL2'：{'High'：[20,22,23,19,21]，'Volume'：[100200300， “调整后的”：[12,13,14,15,16]，“较低的”：[10,12,13,9， 1] ，“MA_10”：[]，“日期”：[“2015-01-01”，“2015-01-02”，“2015-01-03”， “2015-01-04”、“2015-01-05”]、“关闭”：[15,15,15,11,16]、“打开”： [12,13,14,15,16]}，'SYMBOL1'：{'High'：[20,22,23,19,21]， “量”：[100200300400500]，“调整量”：[12,13,14,15,16]， ‘低’：[10,12,13,9,1]，‘MA_10’：[]，‘日期’：[‘2015-01-01’， ‘2015-01-02’、‘2015-01-03’、‘2015-01-04’、‘2015-01-05’、‘关闭’：[15， 15,15,11,16]，“开放”：[12,13,14,15,16]}

我身上没有像你这样的CSV，但这是我想到的。如果你有一个CSV我可以玩，我会很高兴地测试它，并作出改进

至少现在它似乎与AAPL.csv一起工作

更新版本：

我身上没有像你这样的CSV，但这是我想到的。如果你有一个CSV我可以玩，我会很高兴地测试它，并作出改进

至少现在它似乎与AAPL.csv一起工作

更新版本：

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大致上，您可以按如下方式执行：

import pandas as pd
# enter your filenames in the list
# if they are in a particular directory
# you can also use os.listdir or something 
# like that to get the actual filenames
filenames= ['ibm.csv']
result_dict= dict()
for file in filenames:
    # load the csv in a dataframe
    df= pd.read_csv(file, sep=',')
    symbol= file.split('.')[0]
    symbol_dict= result_dict.setdefault(symbol, dict())
    # process the dataframe columnwise
    # turning each column into a key in the dict
    # and it's values into a list
    for col, ser in df.items():
        symbol_dict.setdefault(col, list()).extend(ser.to_list())

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大致上，您可以按如下方式执行：

import pandas as pd
# enter your filenames in the list
# if they are in a particular directory
# you can also use os.listdir or something 
# like that to get the actual filenames
filenames= ['ibm.csv']
result_dict= dict()
for file in filenames:
    # load the csv in a dataframe
    df= pd.read_csv(file, sep=',')
    symbol= file.split('.')[0]
    symbol_dict= result_dict.setdefault(symbol, dict())
    # process the dataframe columnwise
    # turning each column into a key in the dict
    # and it's values into a list
    for col, ser in df.items():
        symbol_dict.setdefault(col, list()).extend(ser.to_list())

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请提供一些示例扫描这些csv文件的来源？欢迎访问SO。这不是一个讨论论坛或教程。请花点时间阅读，以及该页面上的其他链接。我已经下载了这些csv文件。您从哪里获得该符号？它是否也包含在文件中，或者是文件名的一部分？请提供一些示例扫描这些csv文件的来源？欢迎使用SO。这不是一个讨论论坛或教程。请花点时间阅读，以及该页面上的其他链接。我已经下载了这些csv文件。您从哪里获得该符号？它是否也包含在文件中，或者它是文件名的一部分？我在执行“for row in reader”时出错，错误消息说列表没有属性拆分。此外，我有一个csv，但我不知道如何发送给你。13mdg5@queensu.ca这是我的电子邮件。或者考虑使用。若row是一个列表，那个么可能不需要那个特定的行。很乐意帮忙。还有什么问题，请在这里发表评论。@smci:你会怎么做？我的意思是，问题不在于写/读数据，数据已经存在于类似于字典的结构中，而在于读取类似于表的结构中的数据并将其读入字典。因此，我认为它应该是df.to_dict，但这不会更新现有的字典，而是为每个符号创建一个新的字典，因此，如果有多个文件包含同一符号的数据，它将不起作用。我在执行“for row in reader”时出错，错误消息说列表没有属性拆分。此外，我有一个csv，但我不知道如何发送给你。13mdg5@queensu.ca这是我的电子邮件。或者考虑使用。若row是一个列表，那个么可能不需要那个特定的行。很乐意帮忙。还有什么问题，请在这里发表评论。@smci:你会怎么做？我的意思是，问题不在于写/读数据，数据已经存在于类似于字典的结构中，而在于读取类似于表的结构中的数据并将其读入字典。因此，我认为它应该是df.to_dict，但这不会更新现有的字典，而是为每个符号创建一个新的字典，因此如果有多个文件包含同一符号的数据，它将不起作用。出于某些原因，这只存储列表中最后一个文件的信息。欢迎使用。你可能看过symbol_dict。结果_dict包含所有文件的信息，我刚刚验证过。非常感谢，这确实有效，我的错！我刚才在检查symbol_dict，没问题。感谢您重新测试。出于某些原因，这仅存储列表中最后一个文件的信息。欢迎使用。你可能看过symbol_dict。结果_dict包含所有文件的信息，我刚刚验证过。非常感谢，这确实有效，我的错！我刚才在检查symbol_dict，没问题。谢谢你的复试。