如何在python中将CSV转换为更结构化的字典？

假设我有以下CSV：

Type   Name        Application  

Vegetable   Lettuce    StoreA
Fruit       Apple      StoreB
Vegetable   Orange     StoreB
Fruit       Pear       StoreC
Dairy       Milk       StoreA
Fruit       Plum       StoreB
Fruit       Plum       StoreA

在python中是否有一些简单的方法可以让我根据我希望“折叠”的某些字段生成结构化dict？例如，按顺序指定“类型”，然后指定“应用程序”，然后指定“名称”。。。它将创建一个只有三个键的dict“蔬菜”、“水果”、“奶制品”

蔬菜只有“StoreA”和“StoreB” 水果将有“存储B”和“存储C”（即使李子在存储B中，也没有重复的存储B）

---

而钻研到最深层次的格言将是果实。实现这一目标的最佳方式是什么？语法很受欢迎。

由于解析CSV似乎没有问题，我假设您可以使用或其他方法将数据转换为以下格式：

rows = [{'Type': 'Vegetable', 'Name': 'Lettuce', 'Application': 'StoreA'},
        {'Type': 'Fruit', 'Name': 'Apple', 'Application': 'StoreB'},
        {'Type': 'Vegetable', 'Name': 'Orange', 'Application': 'StoreB'},
        {'Type': 'Fruit', 'Name': 'Pear', 'Application': 'StoreC'},
        {'Type': 'Dairy', 'Name': 'Milk', 'Application': 'StoreA'},
        {'Type': 'Fruit', 'Name': 'Plum', 'Application': 'StoreB'},
        {'Type': 'Fruit', 'Name': 'Plum', 'Application': 'StoreA'}]

一旦您找到了，这里有一个选项用于创建您要查找的嵌套字典：

result = {}
for row in rows:
    stores = result.setdefault(row['Type'], {})
    names = stores.setdefault(row['Application'], [])
    names.append(row['Name'])

>>> pprint.pprint(result)
{'Dairy': {'StoreA': ['Milk']},
 'Fruit': {'StoreA': ['Plum'],
           'StoreB': ['Apple', 'Plum'],
           'StoreC': ['Pear']},
 'Vegetable': {'StoreA': ['Lettuce'],
               'StoreB': ['Orange']}}

当然，您可以将

for

循环的内容放在一行上：

for row in rows:
    result.setdefault(row['Type'], {}).setdefault(row['Application'], []).append(row['Name'])

---

您是否考虑过使用数据库，例如？使用defaultdicts来创建递归结构，我认为很少有行可以做到这一点