如何将CSV文件转换为python字典

如果我在下面有一个CSV（info.CSV）文件：

180101，S1，-1

180101，S2，15

180102，S4，-5

180103，S1，-5

这些列分别表示“日期”、“代码”、“信息1”

我想转换原始数据中匹配的新代码（csv文件，newcode.scv）

例如新代码映射如下：

180101，N1

180102，N2

180103，W1

将其视为一对一的关系，没有重复

因此，来自it的新数据：

180101，N1，-1

180101，N2，15

180102，N2，-5

180103，W1，-5

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有九种奇特的转换方法吗？

标准库的csv模块有一系列有用的函数来处理csv文件，包括读取和写入csv文件的简单方法。DictReader是将条目转换为词典时需要查看的读取器

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一种方法是使用

pandas

，它专门从事矢量化计算。纯

csv

方法可能基于循环且效率低下

import pandas as pd

df = pd.read_csv('info_in.csv', sep=', ', engine='python',
                 header=None, names=['date', 'code', 'info1'])

#      date code  info1
# 0  180101   S1     -1
# 1  180101   S2     15
# 2  180102   S4     -5
# 3  180103   S1     -5

d = {'S1': 'N1', 'S2': 'N2', 'S4': 'W1'}
df['code'] = df['code'].map(d)
df.to_csv('info_out.csv', index=False)

#      date code  info1
# 0  180101   N1     -1
# 1  180101   N2     15
# 2  180102   W1     -5
# 3  180103   N1     -5

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pandas很可能是这项任务的过度使用。@allo，这取决于您的数据大小/项目范围。很可能这不是用户对数据进行的唯一操作。