从文本文件中提取信息并将其转换为字典

时间:2019-10-11 10:08:35

标签: python

Python的新手,很抱歉,如果这太简单了,我通常使用R,但是想尝试一下。我正在尝试将包含学生编号,课程ID(共7门课程)和评分的CSV文件转换为字典。它与其他问题不同,因为csv文件中的密钥不是唯一值,它会根据该学生评估的课程数随机复制。示例数据如下所示:

participant_id;course_id;rating
103;4;2
104;5;3.5
104;7;2.5
108;3;3.5
108;5;2
114;2;4.5
114;5;3.5
114;7;4.5
116;1;2
116;2;3
116;3;3
116;4;4
126;5;3
129;1;4
129;5;3.5
135;1;4.5

因此,最佳结果将如下所示:学生人数将是关键,值将是一个列表,其中course_id为列表的索引,等级为该值。剩下的只是NA。

{'103': ['NA', 'NA', 'NA', 2.0, 'NA', 'NA', 'NA'],
 '104': ['NA', 'NA', 'NA', 'NA', 3.5, 'NA', 2.5],
 '108': ['NA', 'NA', '3.5, 'NA',2.0', 'NA', 'NA'],
 '114': ['NA', 4.5, 'NA', 'NA', 3.5, 'NA', '4.5],
 '116': [2.0, 3.0, 3.0, 4.0, 'NA', 'NA', 'NA'],
 '126': ['NA', 'NA', 'NA', 'NA', 3.0, 'NA', 'NA'],
 '129': [4.0, 'NA', 'NA', 'NA', '3.5, 'NA', 'NA'],
 '135': [4.5, 'NA', 'NA', 'NA', 'NA', 'NA', 'NA']}

我尝试使用set()提取学生人数,现在我对每个学生人数都有唯一的值,我所能做的就是用正确的键列出清单,但所有课程的评分都是NA,因为我没有不知道如何按组提取course_id和评分,并将其放入列表中。到目前为止,这是我的代码:

def ratings(filename):
    with open(filename) as fp: 
        buffer = fp.readlines()
        stu_id = []
        dic = {}

        for i in (buffer):
            stu_id.append(i.split(';')[0])
            stu_id_set = list(set(stu_id))
            for j in stu_id_set:
                dic[j] = ['NA','NA','NA','NA','NA','NA','NA']
    return dic


2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

我们可以做这样的事情:

def ratings(filename):
    d = {}
    max_col = 0                                     # Number of columns needed. Maximum course_id.
    idx_col_val_list = []

    with open(filename) as fp:
        fp.readline()                               # Ignore "participant_id;course_id;rating"

        for line in fp.readlines():
            line = line.strip()
            idx, col, val = line.split(';')
            col = int(col)
            val = float(val)

            max_col = max(max_col, col)
            idx_col_val_list.append((idx, col, val))

    for idx, col, val in idx_col_val_list:
        if idx not in d:
            d[idx] = ['NA'] * max_col
        d[idx][col - 1] = val

    return d


ans = ratings('input.txt')

assert ans == {
    '103': ['NA', 'NA', 'NA', 2.0, 'NA', 'NA', 'NA'],
    '104': ['NA', 'NA', 'NA', 'NA', 3.5, 'NA', 2.5],
    '108': ['NA', 'NA', 3.5, 'NA',2.0, 'NA', 'NA'],
    '114': ['NA', 4.5, 'NA', 'NA', 3.5, 'NA', 4.5],
    '116': [2.0, 3.0, 3.0, 4.0, 'NA', 'NA', 'NA'],
    '126': ['NA', 'NA', 'NA', 'NA', 3.0, 'NA', 'NA'],
    '129': [4.0, 'NA', 'NA', 'NA', 3.5, 'NA', 'NA'],
    '135': [4.5, 'NA', 'NA', 'NA', 'NA', 'NA', 'NA'],
}

答案 1 :(得分:1)

这是一种使用pandas和字典的紧凑方法:

import pandas as pd

df = pd.read_csv('your_csv_file.csv')

# build a list of dictionaries
# each element will lool like {'participant_id':104, 'course_id':4, 'rating':2}
records = df.to_dict(orient='records')

# initialize the final dictionary
# assign a 7-element list to each participant, filled with zeros
performance = {i['participant_id']:7*[0] for i in records}

# populate the final dictionary
for r in records:
    performance[r['participant_id']][r['course_id']] = r['rating']