在 Python 中创建一个通用的数据类答案

【问题标题】：Creating a versatile data class in Python在 Python 中创建一个通用的数据类
【发布时间】：2018-05-09 14:16:18
【问题描述】：

我希望各位好心人能帮助我完成一个项目。本质上，我正在尝试创建一个将 CSV 文件作为输入的类，检查文件中的数据列数，并将该数据存储在字典中的键、值对中。到目前为止我的代码如下：

import csv

class DataStandard():
'''class to store and examine columnar data saved as a csv file'''

def __init__(self, file_name):
self.file_name = file_name

self.full_data_set = {}

with open(self.file_name) as f:
    reader = csv.reader(f)

    # get labels of each column in list format
    self.col_labels = next(reader)

    # find the number of columns of data in the file
    self.number_of_cols = len(self.col_labels)

    # initialize lists to store data using column label as key
    for label in self.col_labels:
        self.full_data_set[label] = []

我遇到困难的部分是一旦创建了字典 (full_data_set) 我不知道如何循环遍历 CSV 文件的其余部分并将数据存储在每个键的相应值中（列） .由于我必须循环遍历 csv.reader 对象，我到目前为止所尝试的一切都没有奏效。我希望这个问题是有道理的，但请随时提出任何澄清问题。此外，如果您想到一种可能以更好的 Pythonic 方式工作的方法，我将不胜感激。这是我在课堂上的第一个自导项目之一，所以这个主题对我来说相当新。提前致谢！

【问题讨论】：

使用for row in reader:
你可以使用zip(self.col_labels, row)创建对(key,value)，但是如果你有更多的行那么你应该创建list of dictionares。
csv 模块有一个 DictReader 类。

标签： python loops csv dictionary

【解决方案1】：

这可能会为您提供解决方案的想法。假设标签只在第1行，其余为数据，则无数据时行长变为0：

import csv

class DataStandard():
'''class to store and examine columnar data saved as a csv file'''

def __init__(self, file_name):
self.file_name = file_name

self.full_data_set = {}

#modify method to the following:

with open(self.file_name) as f:
    reader = csv.reader(f)

    for row in reader:
        if row = 0:

            # get labels of each column in list format
            self.col_labels = next(reader)

            # find the number of columns of data in the file
            self.number_of_cols = len(self.col_labels)

            # initialize lists to store data using column label as key
            for label in self.col_labels:
                self.full_data_set[label] = []

        else:
            if len(row) != 0:
                for i in range(self.number_of_cols):
                    label = self.col_labels[i]
                    self.full_data_set[label] = next(reader)

...我的一个担忧是，虽然'with open(...)' 是有效的，但根据我的经验，可以忽略某些级别的缩进。在这种情况下，为了减少缩进的数量，我只需将 'row=0' 和 'row!=0' 操作分成不同的 'with open(...)' 实例，即执行第 1 行，关闭，再次打开，执行第 2 行。

【讨论】：

【解决方案2】：

要读取行，您可以使用for row in reader

data = []

with open('test.csv') as f:
    reader = csv.reader(f)

    headers = next(reader)

    for row in reader:
        d = dict(zip(headers, row))
        #print(d)
        data.append(d)

print('data:', data)

正如@PM2Ring csv 所说，有DictReader

with open('test.csv') as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    data = list(reader)

print('data:', data)

【讨论】：