直接将CSV文件的列读入变量名的Python方法

Question

我想把一个CSV文件的列直接读入变量中。结果应该像下面这个命令行的效果： while IFS=, read ColumnName1 ColumnName2 ColumnName3 do stuff

到目前为止，答案似乎是用csv.DictReader，但我还没能让它正常工作。我没有表头行，所以列名得手动创建。（我想用字典的形式，比如 mydictionary={ 'ColumnName1':0, 'ColumnName2':1, 'ColumnName3':3 }）

另外，列能不能像简单的变量名那样引用，还是必须用列表[index]的方式来引用？如果能给个代码示例，直接按名称打印列就好了。谢谢你的帮助。

Answer 1

这是你想要的内容吗（Python 3.X）：

import csv
from io import StringIO

# Simulate a csv data file with no header
data = StringIO('''\
Mark,44,1
Joe,22,0
Craig,39,3
''')

for row in csv.DictReader(data,'Name Age Children'.split()):
    print(row)

输出结果

{'Age': '44', 'Name': 'Mark', 'Children': '1'}
{'Age': '22', 'Name': 'Joe', 'Children': '0'}
{'Age': '39', 'Name': 'Craig', 'Children': '3'}

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或者也许是：

import csv
from io import StringIO

# Simulate a csv data file with no header
data = StringIO('''\
Mark,44,1
Joe,22,0
Craig,39,3
''')

# 1. Read in all the data
# 2. Transpose into columns
# 3. Match with column names
# 4. Create dictionary
cols = dict(zip('Name Age Children'.split(),zip(*csv.reader(data))))
print(cols)

输出结果

{'Age': ('44', '22', '39'), 'Name': ('Mark', 'Joe', 'Craig'), 'Children': ('1', '0', '3')}

Answer 2

for row in thingthatyieldslists:
  col1, col2, col3 = row
  print "%s: %s, %s" % (col1, col2, col3)

当然可以！请把你想要翻译的内容发给我，我会帮你用简单易懂的语言解释清楚。

Answer 3

内置的CSV模块在处理csv文件时非常有用。

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哦，没关系，如果你在看DictReader，那你肯定已经在使用它了。

我通常处理没有表头的文件的方法是先读取第一行，看看里面有多少个逗号（这样就能知道有多少列），然后根据列的数量在我的代码中设置一个字典或列表来存放csv文件里的值。我可以提供一个例子，如果需要的话，这个过程其实很简单。

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我想我更明白你的问题了，这样的内容是不是更符合你的需求？

mydictionary={ 'ColumnName1':[dataRow1Col1, dataRow2Col1, dataRow3Col1], 
               'ColumnName2':[dataRow1Col2, dataRow2Col2, dataRow3Col2], 
               'ColumnName3':[dataRow1Col3, dataRow2Col3, dataRow3Col3] }

在这种情况下，像这样的代码可能会有效：

import csv
Col1 = "ColumnName1"
Col2 = "ColumnName2"
Col3 = "ColumnName3"
mydictionary={Col1:[], Col2:[], Col3:[]}
csvFile = csv.reader(open("myfile.csv", "rb"))
for row in csvFile:
  mydictionary[Col1].append(row[0])
  mydictionary[Col2].append(row[1])
  mydictionary[Col3].append(row[2])