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 }

我建议添加if行，以防文件末尾有空行

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)
        mydict = dict(row[:2] for row in reader if row)

如果你有:

csv中只有一个键和一个作为键的值 不想导入其他包 想要一次创造字典

这样做:

mydict = {y[0]: y[1] for y in [x.split(",") for x in open('file.csv').read().split('\n') if x]}

它能做什么?

它使用列表推导式来分割行，最后一个“if x”用于忽略空行(通常在末尾)，然后使用字典推导式将空行解压缩到字典中。

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()}

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])

如果你可以使用numpy包，那么你可以像下面这样做:

import numpy as np

lines = np.genfromtxt("coors.csv", delimiter=",", dtype=None)
my_dict = dict()
for i in range(len(lines)):
   my_dict[lines[i][0]] = lines[i][1]