使用 Python 从 CSV 文件创建嵌套字典答案

【问题标题】：Creating a nested dictionary from a CSV file with Python使用 Python 从 CSV 文件创建嵌套字典
【发布时间】：2014-08-25 12:12:53
【问题描述】：

我有一个 csv 文件“input.csv”，其中包含以下数据。

UID,BID,R
U1,B1,4
U1,B2,3
U2,B1,2

我希望上面看起来像下面的字典；按 UID 分组，作为键，BID 和 R 作为嵌套字典值。

{"U1":{"B1":4, "B2": 3}, "U2":{"B1":2}}

我有以下代码：

new_data_dict = defaultdict(str)
with open("input.csv", 'r') as data_file:
    data = csv.DictReader(data_file, delimiter=",")
    headers = next(data)
    for row in data:
        new_data_dict[row["UID"]] += {row["BID"]:int(row["R"])}

上面抛出了一个明显的错误

TypeError: cannot concatenate 'str' and 'dict' objects

有没有办法做到这一点？

【问题讨论】：

标签： python csv dictionary

【解决方案1】：

使用常规的dict()，您可以使用get() 初始化一个新的子字典并在之后填充它。

import csv

new_data_dict = {}
with open("data.csv", 'r') as data_file:
    data = csv.DictReader(data_file, delimiter=",")
    for row in data:
        item = new_data_dict.get(row["UID"], dict())
        item[row["BID"]] = int(row["R"])

        new_data_dict[row["UID"]] = item

print new_data_dict

此外，您对next(data) 的调用是多余的，因为标头已被自动检测并从结果中删除。

【讨论】：

【解决方案2】：

这是一个使用 defaultdict 的更高效的版本：

from collections import defaultdict

new_data_dict = {}
with open("input.csv", 'r') as data_file:
    data_file.next()
    for row in data_file:
        row = row.strip().split(",")
        new_data_dict.setdefault(row[0],{})[row[1]] = int(row[2])

【讨论】：