Créer un dictionnaire à partir d'un fichier csv?

J'essaye de créer un dictionnaire à partir d'un fichier csv. La première colonne du fichier csv contient des clés uniques et la deuxième colonne contient des valeurs. Chaque ligne du fichier csv représente une paire clé / valeur unique dans le dictionnaire. J'ai essayé d'utiliser les classes csv.DictReaderet csv.DictWriter, mais je ne pouvais que comprendre comment générer un nouveau dictionnaire pour chaque ligne. Je veux un dictionnaire. Voici le code que j'essaye d'utiliser:

import csv

with open('coors.csv', mode='r') as infile:
    reader = csv.reader(infile)
    with open('coors_new.csv', mode='w') as outfile:
    writer = csv.writer(outfile)
    for rows in reader:
        k = rows[0]
        v = rows[1]
        mydict = {k:v for k, v in rows}
    print(mydict)

Lorsque j'exécute le code ci-dessus, j'obtiens un ValueError: too many values to unpack (expected 2). Comment créer un dictionnaire à partir d'un fichier csv? Merci.

Je pense que la syntaxe que vous recherchiez est la suivante:

import csv

with open('coors.csv', mode='r') as infile:
    reader = csv.reader(infile)
    with open('coors_new.csv', mode='w') as outfile:
        writer = csv.writer(outfile)
        mydict = {rows[0]:rows[1] for rows in reader}

Alternativement, pour python <= 2.7.1, vous voulez:

mydict = dict((rows[0],rows[1]) for rows in reader)

Ouvrez le fichier en appelant open puis csv.DictReader.

input_file = csv.DictReader(open("coors.csv"))

Vous pouvez parcourir les lignes de l'objet lecteur de dict du fichier csv en itérant sur input_file.

for row in input_file:
    print(row)

OU Pour accéder à la première ligne uniquement

dictobj = csv.DictReader(open('coors.csv')).next() 

MISE À JOUR Dans les versions de python 3+, ce code changerait un peu:

reader = csv.DictReader(open('coors.csv'))
dictobj = next(reader) 

import csv
reader = csv.reader(open('filename.csv', 'r'))
d = {}
for row in reader:
   k, v = row
   d[k] = v

Ce n'est pas une solution élégante mais une ligne utilisant des pandas.

import pandas as pd
pd.read_csv('coors.csv', header=None, index_col=0, squeeze=True).to_dict()

Si vous souhaitez spécifier dtype pour votre index (il ne peut pas être spécifié dans read_csv si vous utilisez l'argument index_col à cause d'un bogue ):

import pandas as pd
pd.read_csv('coors.csv', header=None, dtype={0: str}).set_index(0).squeeze().to_dict()

Vous devez simplement convertir csv.reader en dict:

~ >> cat > 1.csv
key1, value1
key2, value2
key2, value22
key3, value3

~ >> cat > d.py
import csv
with open('1.csv') as f:
    d = dict(filter(None, csv.reader(f)))

print(d)

~ >> python d.py
{'key3': ' value3', 'key2': ' value22', 'key1': ' value1'}

Vous pouvez également utiliser numpy pour cela.

from numpy import loadtxt
key_value = loadtxt("filename.csv", delimiter=",")
mydict = { k:v for k,v in key_value }

Je suggère d'ajouter if rowsau cas où il y aurait une ligne vide à la fin du fichier

import csv
with open('coors.csv', mode='r') as infile:
    reader = csv.reader(infile)
    with open('coors_new.csv', mode='w') as outfile:
        writer = csv.writer(outfile)
        mydict = dict(row[:2] for row in reader if row)

Solution à une doublure

import pandas as pd

dict = {row[0] : row[1] for _, row in pd.read_csv("file.csv").iterrows()}

Si vous êtes d'accord avec l'utilisation du package numpy, vous pouvez faire quelque chose comme ceci:

import numpy as np

lines = np.genfromtxt("coors.csv", delimiter=",", dtype=None)
my_dict = dict()
for i in range(len(lines)):
   my_dict[lines[i][0]] = lines[i][1]

Pour les fichiers csv simples, tels que les suivants

id,col1,col2,col3
row1,r1c1,r1c2,r1c3
row2,r2c1,r2c2,r2c3
row3,r3c1,r3c2,r3c3
row4,r4c1,r4c2,r4c3

Vous pouvez le convertir en dictionnaire Python en utilisant uniquement des éléments intégrés

with open(csv_file) as f:
    csv_list = [[val.strip() for val in r.split(",")] for r in f.readlines()]

(_, *header), *data = csv_list
csv_dict = {}
for row in data:
    key, *values = row   
    csv_dict[key] = {key: value for key, value in zip(header, values)}

Cela devrait donner le dictionnaire suivant

{'row1': {'col1': 'r1c1', 'col2': 'r1c2', 'col3': 'r1c3'},
 'row2': {'col1': 'r2c1', 'col2': 'r2c2', 'col3': 'r2c3'},
 'row3': {'col1': 'r3c1', 'col2': 'r3c2', 'col3': 'r3c3'},
 'row4': {'col1': 'r4c1', 'col2': 'r4c2', 'col3': 'r4c3'}}

Remarque: les dictionnaires Python ont des clés uniques, donc si votre fichier csv a un doublon, idsvous devez ajouter chaque ligne à une liste.

for row in data:
    key, *values = row

    if key not in csv_dict:
            csv_dict[key] = []

    csv_dict[key].append({key: value for key, value in zip(header, values)})

Vous pouvez utiliser ceci, c'est plutôt cool:

import dataconverters.commas as commas
filename = 'test.csv'
with open(filename) as f:
      records, metadata = commas.parse(f)
      for row in records:
            print 'this is row in dictionary:'+rowenter code here

De nombreuses solutions ont été publiées et j'aimerais contribuer avec la mienne, qui fonctionne pour un nombre différent de colonnes dans le fichier CSV. Il crée un dictionnaire avec une clé par colonne, et la valeur de chaque clé est une liste avec les éléments de cette colonne.

    input_file = csv.DictReader(open(path_to_csv_file))
    csv_dict = {elem: [] for elem in input_file.fieldnames}
    for row in input_file:
        for key in csv_dict.keys():
            csv_dict[key].append(row[key])

avec les pandas, c'est beaucoup plus facile, par exemple. en supposant que vous avez les données suivantes au format CSV et appelons-les test.txt/ test.csv(vous savez que CSV est une sorte de fichier texte)

a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8

utilise maintenant des pandas

import pandas as pd
df = pd.read_csv("./text.txt")
df_to_doct = df.to_dict()

pour chaque ligne, ce serait

df.to_dict(orient='records')

et c'est tout.

Essayez d'utiliser un defaultdictet DictReader.

import csv
from collections import defaultdict
my_dict = defaultdict(list)

with open('filename.csv', 'r') as csv_file:
    csv_reader = csv.DictReader(csv_file)
    for line in csv_reader:
        for key, value in line.items():
            my_dict[key].append(value)

Il renvoie:

{'key1':[value_1, value_2, value_3], 'key2': [value_a, value_b, value_c], 'Key3':[value_x, Value_y, Value_z]}