如何从 CSV 格式化字典列表？ - Python

Question

我有一个股票价格数据的 CSV 文件，我想将它放入包含日期和收盘价的字典中。

这是 CSV 的样子： date close volume open high low 2017/09/22 151.89 46575410 152.02 152.27 150.56 2017/09/21 153.39 37350060 155.8 155.8 152.75 2017/09/20 156.07 52126240 157.9 158.26 153.83 2017/09/19 158.73 20565620 159.51 159.77 158.44

我希望最后的字典是这样排列的：

perfect_dict = [
{'Date': '2017/09/22', 'Close': '151.89'},
{'Date': '2017/09/21', 'Close': '153.39'},
...]

我当前的代码获取 CSV 数据并为日期和收盘价创建两个单独的列表。我试过使用dict(zip(dates, close_prices)，但这并没有按照我上面提到的方式格式化新字典。这是我的代码：

import csv
from collections import defaultdict

# --->
columns = defaultdict(list)

with open('mydata.csv') as f:
    reader = csv.DictReader(f) 
    for row in reader: value2,...}
        for (k,v) in row.items(): 
            columns[k].append(v) 

dates = columns['date']
close_prices = columns['close']

# This is what doesn't format it right
#stock_dict = dict(zip(dates, close_prices))
#pprint.pprint(stock_dict)

如果有人能指出我正确的方向，那就太棒了，谢谢！

Answer 1

可能有点晚了，但您可以尝试使用“普通” csv 阅读器的以下解决方案并稍后转换数据：

columns = list()
with open('mydata.csv') as f:
    reader = list(csv.reader(f))
    header = reader[0]
    for row in reader[1:]:
        temp_dict = dict()
        for idx, item in enumerate(row):
            if idx < 2:
                temp_dict[header[idx]] = item
        columns.append(new_dict)

假设您的 csv 结构与您呈现的一样（标题为第一行，列的顺序），代码会将原始 csv 输入转换为字典列表。 此外，idx < 2 确保只有“日期”和“关闭”映射到新输出。
如果您更喜欢大写的列标题，只需在第 4 行后添加 header = list(map(lambda x: x.capitalize(), header))。

Answer 2

我认为您的目标格式是不可能的 - 您的意思是说您想要一个字典列表吗？正如所写，这是一个字典字典，但外部字典没有任何键。

此外，如果您想为给定的字典键设置值，您可能需要执行以下操作：

columns[k] = v

编辑：

这是否更接近您正在寻找的内容？将列实例化为空列表，然后将 csv 的每一行格式化为字典并附加到该列表。

columns = []

with open('mydata.csv') as f:
    reader = csv.DictReader(f) 
    for row in reader:
        row_as_dict = {k: v for k, v in row.items()}
            columns.append(row_as_dict) 

Answer 3

通过使用pandas 读取csv file

• 先读取date和close列并存储为列表
• 比列出我们需要的字典格式。

代码

import pandas as pd
df = pd.read_csv("file_name.csv")
# read the date and close column and store as a list.
time_list = list(df['date'])
close_list = list(df['close'])
perfect_dict = []
# here take the minimum length
# because avoiding index error
take_length = min(len(time_list),len(close_list))
for i in range(take_length):
    temp_dict={}
    temp_dict["Date"]=time_list[i]
    temp_dict["Close"] = close_list[i]
    perfect_dict.append(temp_dict)
print(perfect_dict)

另一种可能的方式。

import csv
perfect_dict=[]
with open('file.csv') as f:
    reader = list(csv.reader(f))
    for row in reader[1:]:
        temp_dict = {}
        temp_dict["Date"] = row[0]
        temp_dict["Close"] = row[1]
        perfect_dict.append(temp_dict)
print(perfect_dict)

Answer 4

您可以使用字典理解：

import csv

data = list(csv.reader(open('filename.csv')))
final_data = [{a:b for a, b in zip(["Date", "Close"], i[:2])} for i in data[1:]]

请注意，您不能将字典存储在集合中，因为字典本身是不可散列的。