可以使用csv.DictReader保持列的顺序吗？

Question

比如，我的csv文件有以下这些列：

ID, ID2, Date, Job No, Code

我需要把这些列按原来的顺序写回去。但是使用dict的时候，顺序就会被打乱，所以我觉得这更像是读取时的问题。

Answer 1

from csv import DictReader, DictWriter

with open("input.csv", 'r') as input_file:
    reader = DictReader(f=input_file)
    with open("output.csv", 'w') as output_file:
        writer = DictWriter(f=output_file, fieldnames=reader.fieldnames)
        for row in reader:
            writer.writerow(row)

当然可以！请把你想要翻译的内容发给我，我会帮你把它变得更容易理解。

Answer 2

从每一行的 dict 创建一个 OrderedDict，并按照 DictReader.fieldnames 的顺序进行排序。

import csv
from collections import OrderedDict

reader = csv.DictReader(open("file.csv"))
for row in reader:
    sorted_row = OrderedDict(sorted(row.items(),
          key=lambda item: reader.fieldnames.index(item[0])))

Answer 3

在 Python 3.6 之前，dict（字典）是不会保持顺序的。不过在 3.6 版本中，csv.DictReader 类被修改成返回 OrderedDict（有序字典）。

但是，当你使用 csv.DictReader 读取数据时（在你读取第一行之后！），它会有一个 .fieldnames 的字符串列表，这个列表是有顺序的。

所以，

for rowdict in myReader:
  print ['%s:%s' % (f, rowdict[f]) for f in myReader.fieldnames]

这段代码会让你看到顺序确实是被保持的（当然是在 .fieldnames 中，绝对不是在 dict 中——在 Python 中这是不可能的！）。

假设你想读取 a.csv 文件，并且想把它写入 b.csv，保持相同的列顺序。使用普通的读取和写入方式太简单了，所以你想用字典类型的方式来处理；-）。一种方法是...：

import csv

a = open('a.csv', 'r')
b = open('b.csv', 'w')
ra = csv.DictReader(a)
wb = csv.DictWriter(b, None)

for d in ra:

  if wb.fieldnames is None:
    # initialize and write b's headers
    dh = dict((h, h) for h in ra.fieldnames)
    wb.fieldnames = ra.fieldnames
    wb.writerow(dh)

  wb.writerow(d)

b.close()
a.close()

假设你的 a.csv 文件中有表头（否则你就不能用 DictReader 来读取它），并且你想在 b.csv 中保持相同的表头。