Question

我有多个CSV文件（每个股票代号一个），我希望将其加载到嵌套字典中，例如：

market_data["Symbol"] = { "Open": [], "High": [], "Low": [], "Close": [],
    "Volume": [], "Adjusted": [], "Date": [], "MA_10":[] }

对于每个符号，我都有一个不同的CSV文件，并且每个CSV文件都具有Open，High，Low等数据，但名称不一定相同。我想将其加载到该数据结构中，但无法弄清楚。

我希望它看起来像：

打印market_data

{'SYMBOL2'：{'High'：[20，22，23，19，21]，'Volume'：[100，200，300，   400、500]，“已调整”：[12、13、14、15、16]，“低”：[10、12、13、9，   1]，'MA_10'：[]，'Date'：['2015-01-01'，'2015-01-02'，'2015-01-03'，   '2015-01-04'，'2015-01-05']，'关闭'：[15、15、15、11、16]，“打开”：   [12，13，14，15，15，16]}，'SYMBOL1'：{'高'：[20，22，23，19，21]，   “音量”：[100、200、300、400、500]，“已调整”：[12、13、14、15、16]，   '低'：[10，12，13，9，1]，'MA_10'：[]，'日期'：['2015-01-01'，   '2015-01-02'，'2015-01-03'，'2015-01-04'，'2015-01-05']，“关闭”：[15，   15、15、11、16]，“打开”：[12、13、14、15、16]}}

Answer 1

~~我没有像您这样的CSV，但这就是我想出的。如果您有可以使用的CSV，我会很乐意对其进行测试并进行改进。~~

至少现在看来它可以与AAPL.csv一起使用。

更新版本：

import csv
market_data = {}
list_of_files = ['AAPL.csv']
for file in list_of_files:
        f = open(file, 'rt')
        reader = csv.reader(f)
        market_data[file] = {}
        flag = False
        headers = 0
        for row in reader:
                if (flag == False):
                        headers = row
                        for header in headers:
                                market_data[file][header] = []
                                flag = True
                else:
                        data = row
                        print(data)
                        for a, header in zip(data, headers):
                                market_data[file][header].append(a)

print(market_data)

Answer 2

大致上，您可以按照以下步骤进行操作：

import pandas as pd
# enter your filenames in the list
# if they are in a particular directory
# you can also use os.listdir or something 
# like that to get the actual filenames
filenames= ['ibm.csv']
result_dict= dict()
for file in filenames:
    # load the csv in a dataframe
    df= pd.read_csv(file, sep=',')
    symbol= file.split('.')[0]
    symbol_dict= result_dict.setdefault(symbol, dict())
    # process the dataframe columnwise
    # turning each column into a key in the dict
    # and it's values into a list
    for col, ser in df.items():
        symbol_dict.setdefault(col, list()).extend(ser.to_list())

将多个CSV文件加载到一个嵌套字典中

2 个答案: