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

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)

其他回答

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]

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。

你可以用这个,它很酷:

import dataconverters.commas as commas
filename = 'test.csv'
with open(filename) as f:
      records, metadata = commas.parse(f)
      for row in records:
            print 'this is row in dictionary:'+rowenter code here

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()}

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()