我试图从一个csv文件创建一个字典。csv文件的第一列包含唯一的键,第二列包含值。csv文件的每一行都表示字典中的唯一键、值对。我尝试使用csv文件。DictReader和csv。类的DictWriter,但我只知道如何为每一行生成一个新字典。我想要一本字典。这是我试图使用的代码:

import csv

with open('coors.csv', mode='r') as infile:
    reader = csv.reader(infile)
    with open('coors_new.csv', mode='w') as outfile:
    writer = csv.writer(outfile)
    for rows in reader:
        k = rows[0]
        v = rows[1]
        mydict = {k:v for k, v in rows}
    print(mydict)

当我运行上面的代码时,我得到一个ValueError:太多的值来解包(预期2)。我如何从csv文件创建一个字典?谢谢。


当前回答

下面是一个CSV to Dict的方法:

import pandas

data = pandas.read_csv('coors.csv')

the_dictionary_name = {row.k: row.v for (index, row) in data.iterrows()}

其他回答

这不是优雅的,而是使用熊猫的一行解决方案。

import pandas as pd
pd.read_csv('coors.csv', header=None, index_col=0, squeeze=True).to_dict()

如果你想为你的索引指定dtype(如果你使用index_col参数,它不能在read_csv中指定,因为有一个bug):

import pandas as pd
pd.read_csv('coors.csv', header=None, dtype={0: str}).set_index(0).squeeze().to_dict()

许多解决方案已经发布,我想贡献我的解决方案,它适用于CSV文件中不同数量的列。 它创建一个每列有一个键的字典,每个键的值是一个包含该列元素的列表。

    input_file = csv.DictReader(open(path_to_csv_file))
    csv_dict = {elem: [] for elem in input_file.fieldnames}
    for row in input_file:
        for key in csv_dict.keys():
            csv_dict[key].append(row[key])

一行程序解决方案

import pandas as pd

dict = {row[0] : row[1] for _, row in pd.read_csv("file.csv").iterrows()}

以熊猫为例,这就容易得多。 假设你有以下CSV格式的数据,我们把它命名为test.txt / test.csv(你知道CSV是一种文本文件)

a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8

现在用熊猫

import pandas as pd
df = pd.read_csv("./text.txt")
df_to_doct = df.to_dict()

对于每一行,它都是

df.to_dict(orient='records')

就是这样。

也可以使用numpy。

from numpy import loadtxt
key_value = loadtxt("filename.csv", delimiter=",")
mydict = { k:v for k,v in key_value }