Python csv（两列：键/值）到字典

Question

是否可以将csv文件中的数据读入字典，第一列为key，第二列为第二列。

例如我有一个 csv 文件

code    msg
123456  Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit
345981  sed do eiusmo ut labore, et dolore magna aliqua;
459827  ullamco, laboris nisi ut aliquip ex ea commodo consequat.
490023  veniam, quis nostrud exercitation
345612  mollit anim id est laborum.

code 表示键，msg 表示与每个代码关联的值。

import csv
with open('test.csv') as f:
        reader = csv.reader(f)
        mydict = {rows[0]:rows[1:] for rows in reader}
        print(mydict)
x = mydict.get("123456")
print(x)

结果：

{'code;msg': [], '123456;Lorem ipsum dolor sit amet': [' consectetur adipiscing elit'], '345981;"sed do eiusmo ut labore': [' et dolore magna aliqua;"'], '459827;ullamco': [' laboris nisi ut aliquip ex ea commodo consequat.'], '490023;veniam': [' quis nostrud exercitation'], '345612;mollit anim id est laborum.': []}
None

我想搜索与每个键关联的值。

EG：当我写作时：

key= "123456"
value=mydict.get(key)
print(key + "has this value : " + value)

我会得到一个输出：

>>> The key 123456 has this value :Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit

Answer 1

无需任何导入，您可以使用：

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

d = {}
for line in csv[1:]:  # Loop csv lines skipping first line csv[1:] (headers) 
    m = line.split()
    if len(m) > 1:
        d[m[0]] = " ".join(m[1:])
print(d)

---

输出：

{'123456': 'Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit', '345981': 'sed do eiusmo ut labore, et dolore magna aliqua;', '459827': 'ullamco, laboris nisi ut aliquip ex ea commodo consequat.', '490023': 'veniam, quis nostrud exercitation', '345612': 'mollit anim id est laborum.'}

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Python Demo

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注意事项：

1. 通过key搜索，我通常使用：

   if '123456' in d:
       print(d['123456'])
       # Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit
   

2. 打印字典keys和values

   print(d.keys(), d.values())
   # dict_keys(['123456', '345981', '459827', '490023', '345612'])
   # dict_values(['Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit', 'sed do eiusmo ut labore, et dolore magna  aliqua;', 'ullamco, laboris nisi ut aliquip ex ea commodo consequat.', 'veniam, quis nostrud exercitation', 'mollit anim id est laborum.'])
   

Answer 2

使用csv 模块。

例如：

import csv

result = {}
with open('test.csv') as infile:
    reader = csv.reader(infile, delimiter=';')
    next(reader)                          #Skip Header
    for row in reader:                    #Iterate Each Line
        result[row[0]] = row[1]           #Form Dictionary 
print(result)

输出：

{'123456': 'Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit',
 '345612': 'mollit anim id est laborum.',
 '345981': 'sed do eiusmo ut labore, et dolore magna aliqua',
 '459827': 'ullamco, laboris nisi ut aliquip ex ea commodo consequat.',
 '490023': 'veniam, quis nostrud exercitation'}

Answer 3

问题在于输入数据，该文件包含多个逗号，您正在使用 csv 阅读器阅读。第二列应该用双引号括起来。

code,msg
"123456","Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit"
"345981","sed do eiusmo ut labore, et dolore magna aliqua;"
"459827","ullamco, laboris nisi ut aliquip ex ea commodo consequat."
"490023","veniam, quis nostrud exercitation"
"345612","mollit anim id est laborum."

修改数据后，如果你执行你的 sn-p 就可以正常工作了。

{'code': ['msg'], '123456': ['Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit'], '345981': ['sed do eiusmo ut labore, et dolore magna aliqua;'], '459827': ['ullamco, laboris nisi ut aliquip ex ea commodo consequat.'], '490023': ['veniam, quis nostrud exercitation'], '345612': ['mollit anim id est laborum.']}
['Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit']

下面是关于使用 pandas 的附加内容：

你可以使用 pandas 中的 todic 方法，使用 pandas 读取 csv 文件，然后转换为 dataframe，然后执行下面的代码

df.set_index('code').T.to_dict('list')

完整代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv(filepath_or_buffer = CSV_FILE_PATH") 

df.set_index('code').T.to_dict('list')

输出：

{123456: ['Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit'],
 345981: ['sed do eiusmo ut labore, et dolore magna aliqua;'],
 459827: ['ullamco, laboris nisi ut aliquip ex ea commodo consequat.'],
 490023: ['veniam, quis nostrud exercitation'],
 345612: ['mollit anim id est laborum.']}