遍历字典的 Pythonic 方式

Question

我正在练习 Pandas 并有以下任务:

创建一个列表，其元素是每个 .csv 文件的列数

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.csv 文件存储在以年份为关键字的字典目录中

我使用字典理解 dataframes(同样按年份键入)将 .csv 文件存储为 pandas 数据帧

directory = {2009: 'path_to_file/data_2009.csv', ... , 2018: 'path_to_file/data_2018.csv'}

dataframes = {year: pandas.read_csv(file) for year, file in directory.items()}

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# My Approach 1 
columns = [df.shape[1] for year, df in dataframes.items()]

# My Approach 2
columns = [dataframes[year].shape[1] for year in dataframes]

哪种方式更“Pythonic”？还是有更好的方法来解决这个问题？

Answer 1

您的方法将完成它...但我不喜欢读取整个文件并创建一个数据框来计算列数。您可以通过读取每个文件的第一行并计算逗号的数量来做同样的事情。请注意，我添加了 1，因为逗号总是比列少一个。

columns = [open(f).readline().count(',') + 1 for _, f in directory.items()]