在某些值为空的情况下，如何从 python 字典字典写入 CSV 文件答案

【问题标题】：How would I write to a CSV file from a python dictionary of dictionaries while some values are empty在某些值为空的情况下，如何从 python 字典字典写入 CSV 文件
【发布时间】：2016-05-20 20:35:47
【问题描述】：

我有一个 Python 字典，并存储了我需要写入 CSV 文件的日期。

我遇到的问题是我读过的文件中的一些字典不包含该特定 ID 的任何信息。所以我的 CSV 文件列没有正确排列。

例子

 d["first1"]["title"] = founder
  d["first1"]["started"] = 2005
  d["second1"]["title"] = CEO
  d["second1"]["favcolour"] = blue

所以当我使用以下代码时：

for key, value in d.iteritems():
 ln = [key]
        for ikey, ivalue in value.iteritems():
           ln.append(ikey)
           ln.extend([v for v in ivalue])
        writer.writerow(ln)

我的 CSV 文件将包含所有信息，但“started”和“favcolour”在我想要的同一列中，因此这些列仅包含一个。

提前谢谢大家

【问题讨论】：

您能展示您当前和预期的输出格式吗？

标签： python python-2.7 csv dictionary

【解决方案1】：

这里有一个建议：

d = {"first1": {"title": 'founder', "started": 2005}, "second1": {"title": 'CEO', "favcolour": 'blue'}}

columns = []
output = []
for key, value in d.iteritems():
    for ikey, ivalue in value.iteritems():
        if ikey not in columns:
            columns.append(ikey)
    ln = []
    for col in columns:
        if col not in value:
            ln.append('')
        else:
            ln.append(value[col])

    output.append(ln)

with open('file', 'w') as fl:
    csv_writer = csv.writer(fl)
    csv_writer.writerow(columns)
    for ln in output:
        print ln
        csv_writer.writerow(ln)

文件：

started,title,favcolour
2005,founder
,CEO,blue

【讨论】：

【解决方案2】：

如果它不需要是人类可读的，你也可以使用pickle:

import pickle

# Write:
with open('filename.pickle', 'wb') as handle:
  pickle.dump(d, handle)

# Read:
with open('filename.pickle', 'rb') as handle:
  d = pickle.load(handle)

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以使用csv 中的DictWriter 类轻松地将稀疏字典附加到CSV 中。唯一需要注意的是，您需要在开始时了解所有可能的字段。

import csv

data = { "first": {}, "second": {} }
data["first"]["title"] = "founder"
data["first"]["started"] = 2005
data["second"]["title"] = "CEO"
data["second"]["favcolour"] = "blue"


fieldNames = set()

for d in data:
  for key in data[d].keys():
    # Add all possible keys to fieldNames, beacuse fieldNames is
    # a set, you can't have duplicate values
    fieldNames.add(key)


with open('csvFile.csv', 'w') as csvfile:
  # Initialize DictWriter with the list of fieldNames
  # You can sort fieldNames to whatever order you wish the CSV
  # headers to be in.
  writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=list(fieldNames))

  # Add Header to the CSV file
  writer.writeheader()

  # Iterate through all sub-dictionaries
  for d in data:
    # Add the sub-dictionary to the csv file
    writer.writerow(data[d])

【讨论】：

【解决方案4】：

Pandas 非常适合这类事情，所以如果可以的话，我会推荐它。

import pandas as pd

#not necessary, but for me it's usually easier to work with a list of dicts than dicts
my_list = [my_dict[key] for key in my_dict]
# When you pass a list of dictionaries to pandas DataFrame class, it will take care of 
#alignment issues for you, but if you're wanting to do something specific 
#with None values, you will need to further manipulate the frame
df = pd.DataFrame(my_list)
df.to_csv('file_path_to_save_to')

【讨论】：