Question

我有一个包含此类数据的电子表格

Group,Region,Market
G7,EMEA,Germany
G7,NA,Canada
G7,APAC,Japan

捕获此信息的最有效方法是什么？我使用字典将此信息存储为{Group：{Region：Market}}

我的代码是

    try:
        with open(fileName) as sourceFile:
            for line in sourceFile:
                if not headerRow:
                    for group, region, market in [line.rstrip().split(",")]:
                        if group in self.REGIONAL_MARKETS:
                            self.REGIONAL_MARKETS[group].update({int(region):market})
                        else:
                            self.REGIONAL_MARKETS.update({group:{int(region):market}})
                headerRow=False
            return self.REGIONAL_MARKETS
    except IOError as e:
        print("Invalid File Name. Message = "%(e))

感谢您的投入

Answer 1

两件事：

您的try块太大（越短越好，因为它意味着更具体的错误处理）;和
您可以使用collections.defaultdict来简化输出数据结构的创建。

尝试类似：

from collections import defaultdict

data = defaultdict(dict)

try:
    with open(fileName) as sourceFile:
        header = sourceFile.readline() # skip header
        lines = sourceFile.readlines() # get the rest of the data
except IOError as e:
    print("Invalid File Name. Message = "%(e))
else:
    for line in lines:
        group, region, market = line.rstrip().split(",") # don't iterate over a
                                                         # single-element list
        data[group].update({region: market}) # how is e.g. 'EMEA' an integer?

在测试数据上，这给了我：

>>> data
defaultdict(<type 'dict'>, {'G7': {'NA': 'Canada', 
                                   'EMEA': 'Germany', 
                                   'APAC': 'Japan'}})

此外，请查看csv.DictReader，它将为您完成一些文件处理工作。

捕获电子表格数据的最佳和最有效的方法

1 个答案: