在Python中将CSV文件转换为字典时强制转换数据类型

我有一个CSV文件，看起来像这样

Item,Price,Calories,Category
Orange,1.99,60,Fruit
Cereal,3.99,110,Box Food
Ice Cream,6.95,200,Dessert
...

我想用这种格式建立一个Python字典：

{'Orange': (1.99, 60, 'Fruit'), 'Cereal': (3.99, 110, 'Box Food'), ... }

我想确保删除列的标题（即不包括第一行）。

以下是我到目前为止所做的尝试：

reader = csv.reader(open('storedata.csv'))

for row in reader:
    # only needed if empty lines in input
    if not row:
        continue
    key = row[0]
    x = float(row[1])
    y = int(row[2])
    z = row[3]
    result[key] = x, y, z

print(result)

然而，当我这样做时，我得到一个

ValueError:无法将字符串转换为float:“Price”

，我不知道如何修复它。我想把这三个值保存在一个元组中

---

谢谢

我建议使用

pandas.read_csv

阅读您的

csv

文件：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([["Orange",1.99,60,"Fruit"], ["Cereal",3.99,110,"Box Food"], ["Ice Cream",6.95,200,"Dessert"]],
            columns= ["Item","Price","Calories","Category"])

我已尝试按如下所示构建您的数据：

打印（df）

首先，创建一个空的

Python字典

来保存文件，然后利用

pandas.DataFrame.iterrows（）

res = {}


for index, row in df.iterrows():
    item = row["Item"]
    x = pd.to_numeric(row["Price"], errors="coerce")
    y = int(row["Calories"])
    z = row["Category"]
    res[item] = (x,y,z) 

事实上，打印
res
会产生
预期输出
，如下所示：

print(res)

{'Orange': (1.99, 60, 'Fruit'),
 'Cereal': (3.99, 110, 'Box Food'),
 'Ice Cream': (6.95, 200, 'Dessert')}

如果您使用的是名为
df的
pandas.DataFrame
，只需使用
dict
plus
zip
：

dict（zip（df['Item']，df['Price'，'carries'，'Category']].values.tolist（））
{'Orange'：[1.99,60，'水果']，'Graines'：[3.99110，'盒装食品']，'Ice Cream'：[6.95200，'甜点']}
此错误的意思是在“价格”列中。有些行包含类似字符串的内容。向我们展示
读卡器的示例数据
。如果这是一个
数据帧
，你能在读卡器上使用
.info（）
方法吗。@PandasJ我刚刚把它转换成了一个数据帧。以下是信息：
RangeIndex:4个条目，0到3个数据列（共4列）：04个非空对象14个非空对象2 4个非空对象3 4个非空对象数据类型：对象（4）内存使用：256.0+字节
我想在元组中包含其他项，而不是列表。对什么投了否决票？如果您想将值转换为元组，可以这么简单：
dict（zip（df['Item'，map（tuple，df['Price'，'carries'，'Category']].values.tolist（））
print(res)

{'Orange': (1.99, 60, 'Fruit'),
 'Cereal': (3.99, 110, 'Box Food'),
 'Ice Cream': (6.95, 200, 'Dessert')}