Question

我遇到了问题。我有一个字典列表，如下所示：

dict_list=[{'alfa':['001','2'], 'beta':['001','3'], 'gamma':['001','2']},
           {'alfa':['002','6'], 'beta':['002','4'], 'omega':['002','7']}]

我的目的是创建一个像这样的csv：

WORD, TEXT, FREQ
alfa, 001,  2
alfa, 002,  6
beta, 001,  3
beta, 002,  4
gamma,001,  2
omega,002,  7

你认为有可能解决它吗？

Answer 1

pandas提供了一种非常直观的方式来考虑迭代字典列表。因为列表中的每个元素都是dict，可以很容易地转换为pandas.DataFrame，所以您可以遍历列表，为每个元素创建DataFrame，然后{{1他们都是。

concat

In [20]: l = [] In [21]: for dct in dict_list: ...: l.append( ...: pandas.DataFrame(dct).transpose() ...: ) In [22]: tmp = pandas.concat(l) # aggregate them all In [23]: print(tmp) Out[23]: 0 1 alfa 001 2 beta 001 3 gamma 001 2 alfa 002 6 beta 002 4 omega 002 7很容易写入pandas，所以你可以这样做：

csv

使用In [21]: tmp.to_csv('/my-file-path.csv')个对象，你可以对它们进行各种排序（就像你想要的结果一样）：

pandas

还有更多！要完全复制您要查找的内容，只需重命名In [24]: tmp.sort_index() Out[24]: 0 1 alfa 001 2 alfa 002 6 beta 001 3 beta 002 4 gamma 001 2 omega 002 7和列，如下所示：

Index

Answer 2

从文件对象创建一个DictWriter对象，并在转换为可迭代的dicts之后使用writer对象的writerows方法写入该文件：

import csv

with open(your_filename, 'w') as f:
    fieldnames = ['WORD', 'TEXT', 'FREQ']
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)
    writer.writeheader()
    writer.writerows([dict(zip(fieldnames, (k,v1,v2))) for d in dict_list 
                                                       for k, [v1, v2] in d.items()])

如果在写入文件之前打印可迭代文件，您将拥有：

# [{'FREQ': '2', 'TEXT': '001', 'WORD': 'alfa'},
#  {'FREQ': '2', 'TEXT': '001', 'WORD': 'gamma'},
#  {'FREQ': '3', 'TEXT': '001', 'WORD': 'beta'},
#  {'FREQ': '6', 'TEXT': '002', 'WORD': 'alfa'},
#  {'FREQ': '7', 'TEXT': '002', 'WORD': 'omega'},
#  {'FREQ': '4', 'TEXT': '002', 'WORD': 'beta'}]

Answer 3

（始终）使用pandas：

import pandas as pd

df0 = pd.DataFrame(dict_list).stack().reset_index()
#    level_0 level_1         0
#0        0    alfa  [001, 2]
#1        0    beta  [001, 3]
#2        0   gamma  [001, 2]
#3        1    alfa  [002, 6]
#4        1    beta  [002, 4]
#5        1   omega  [002, 7]

df0 = pd.concat([df0, df0[0].apply(pd.Series)], axis=1)
df0.columns = ('dummy','WORD','tuple','TEXT','FREQ')
df0[['WORD','TEXT','b']].sort_values('WORD').to_csv("your_file.csv",index=False)
#WORD,TEXT,FREQ
#alfa,001,2
#alfa,002,6
#beta,001,3
#beta,002,4
#gamma,001,2
#omega,002,7

Answer 4

如果我可以使用pyexcel，那么这是我的便士：

>>> import pyexcel as p
>>> dict_list=[{'alfa':['001','2'], 'beta':['001','3'], 'gamma':['001','2']},
...            {'alfa':['002','6'], 'beta':['002','4'], 'omega':['002','7']}]
>>> s = p.Sheet()
>>> for d in dict_list:
...     s.row += p.get_sheet(adict=d, transpose_after=True)
>>> s.colnames = ['WORD', 'TXT', 'FREQ']
>>> s
pyexcel sheet:
+-------+-----+------+
| WORD  | TXT | FREQ |
+=======+=====+======+
| alfa  | 001 | 2    |
+-------+-----+------+
| beta  | 001 | 3    |
+-------+-----+------+
| gamma | 001 | 2    |
+-------+-----+------+
| alfa  | 002 | 6    |
+-------+-----+------+
| beta  | 002 | 4    |
+-------+-----+------+
| omega | 002 | 7    |
+-------+-----+------+
>>> s.save_as('output.csv')

output.csv的内容如下：

WORD,TXT,FREQ
alfa,001,2
beta,001,3
gamma,001,2
alfa,002,6
beta,002,4
omega,002,7

Python将一个字典列表写入csv

4 个答案: