Question

我在csv中有一些数据，打开时看起来像这样：

Example Data
['', 'Name', 'Phone', 'Address', 'City', 'Country', 'Email']
['1', 'Bob Myers', '410-504-5887', '12334 Hamilton Way', 'Toronto', 'Canada', 'bob@gmail.com']
['2', 'Carlton James', '455-323-8479', '1234 James Rd', 'New York', 'USA', 'carlton@example.com']
['3', 'Frank Wright', '744-521-9874', '567 Travis St', 'Boston', 'USA', 'fw4322@yahoo.com']

我想创建一个嵌套字典，在其中将''中的整数用作每个嵌套字典的键。我发现了一些类似的问题并尝试过：

import csv
f = csv.DictReader(open('data.csv'))

result = {}
for row in f:
    key = row.pop('')
    result[key] = row
print(result)

哪个产生类似：

{'1': {'Name': 'Bob Myers', 'Phone': '410-504-5887', 'Address': '12334 Hamilton Way', 'City': 'Toronto',
'Country': 'Canada', 'Email': 'bob@gmail.com'}...

如何更改代码以使数据看起来像这样（没有熊猫）？

my_dict = {{'Name': {1: 'Bob Myers', 2: 'Carlton James', 3: 'Frank Wright'}}, 
 {'Phone': {1: '410-504-5887', 2: '455-323-8479', 3: '744-521-9874'}}, 
 {'Address': {1: '12334 Hamilton Way', 2: '1234 James Rd', 3: '567 Travis St'}},
 {'City': {1: 'Toronto', 2: 'New York', 3: 'Boston'}},
 {'Country': {1: 'Canada', 2: 'USA', 3: 'USA'}},
 {'Email': {1: 'bob@gmail.com', 2: 'carlton@example.com', 3: 'fw4322@yahoo.com'}}
}

Answer 1

最好的方法是（ab）使用熊猫;-）

import pandas as pd
d = pd.DataFrame([result]).to_dict()
print(d)

对于测试用例result：

{'1': {'Name': 'Bob Myers', 'Phone': '410-504-5887', 'Address': '12334 Hamilton Way', 'City': 'Toronto',
'Country': 'Canada', 'Email': 'bob@gmail.com'}

输出就像：

{'Name': {0: 'Bob Myers'}, 'Phone': {0: '410-504-5887'}, 'Address': {0: '12334 Hamilton Way'}, 'City': {0: 'Toronto'}, 'Country': {0: 'Canada'}, 'Email': {0: 'bob@gmail.com'}}

Answer 2

由于您具有csv数据文件，因此最好使用pandas。

import pandas as pd

a = pd.read_csv(file location)

nested_dict = a.todict()

从csv创建嵌套字典

2 个答案: