我有一个csv文件,我想逐列阅读,因为我有这段代码:
from collections import defaultdict
from csv import DictReader
columnwise_table = defaultdict(list)
with open("Weird_stuff.csv",'rU') as f:
reader = DictReader(f)
for row in reader:
for col,dat in row.items():
columnwise_table[col].append(dat)
#print(columnwise_table.items()) # this gives me everything
print(type(columnwise_table[2]) # I'm look for smt like this
我的问题是如何只获取一个特定列的所有元素?我没有使用conda,矩阵很大2400x980
更新
我有980列和超过2000行我需要使用列来处理文件说第1列[0]:feature1
第2列[0]:j_ss01
第50列:{{1等等
因为我无法使用列名访问dict,所以我想使用索引。这可能吗 ?
答案 0 :(得分:1)
通过迭代row.items,您可以获得所有列。
如果您只希望通过索引号显示一个特定列,请改用csv.reader
和列索引。
from csv import reader
col_values = []
# Column index number to get values from
col = 1
with open("Weird_stuff.csv",'rU') as f:
reader = reader(f)
for row in reader:
col_val = row[col]
col_values.append(col_val)
# contains only values from column index <col>
print(col_values)
答案 1 :(得分:1)
import csv
import collections
col_values = collections.defaultdict(list)
with open('Wierd_stuff.csv', 'rU') as f:
reader = csv.reader(f)
# skip field names
next(reader)
for row in csv.reader(f):
for col, value in enumerate(row):
col_values[col].append(value)
# for each numbered column you want...
col_index = 33 # for example
print(col_values[col_index])
如果您事先知道所需的列,只存储这些列可以为您节省一些空间......
cols = set(1, 5, 6, 234)
...
for col, value in enumerate(row):
if col in cols:
col_values[col].append(value)