python - 将 CSV 值读入列表字典的大多数 Pythonic 方式

Question

我有一个 CSV 文件，其标题位于数据列的顶部，如下所示:

a,b,c
1,2,3
4,5,6
7,8,9

我需要在列表字典中阅读它:

desired_result = {'a': [1, 4, 7], 'b': [2, 5, 8], 'c': [3, 6, 9]}

使用 DictReader 阅读本文时我正在使用嵌套循环将项目附加到列表中:

f = 'path_to_some_csv_file.csv'
dr = csv.DictReader(open(f))
dict_of_lists = dr.next()
for k in dict_of_lists.keys():
    dict_of_lists[k] = [dict_of_lists[k]]
for line in dr:
    for k in dict_of_lists.keys():
        dict_of_lists[k].append(line[k])

第一个循环将字典中的所有值设置为空列表。下一个循环遍历从 CSV 文件中读取的每一行，DictReader 从中创建键值字典。内部循环将值附加到与相应键匹配的列表中，因此我得到了所需的字典列表。我最终不得不经常写这篇文章。

我的问题是，是否有更 Pythonic 的方式使用没有嵌套循环的内置函数来执行此操作，或者更好的习惯用法，或者存储此数据结构的替代方法，以便我可以通过查询返回可索引列表用 key ？如果是这样，还有一种方法可以格式化列预先摄取的数据吗？

Answer 1

根据您要存储的数据类型以及是否可以使用 numpy，一个好的方法是使用 numpy.genfromtxt :

import numpy as np
data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',', names=True)

这将做的是创建一个 numpy Structured Array ，它为按标题名称查询数据提供了一个很好的界面(如果您有标题行，请确保使用 names=True)。

示例，给定的 data.csv 包含:

a,b,c
1,2,3
4,5,6
7,8,9

然后您可以通过以下方式访问元素:

>>> data['a']        # Column with header 'a'
array([ 1.,  4.,  7.])
>>> data[0]          # First row
(1.0, 2.0, 3.0)
>>> data['c'][2]     # Specific element
9.0
>>> data[['a', 'c']] # Two columns
array([(1.0, 3.0), (4.0, 6.0), (7.0, 9.0)],
      dtype=[('a', '<f8'), ('c', '<f8')])

genfromtext 还按照您的要求提供了一种方法来“预先格式化按列提取的数据。”

converters : variable, optional

The set of functions that convert the data of a column to a value. The converters can also be used to provide a default value for missing data: converters = {3: lambda s: float(s or 0)}.