阅读CSV文件，并创建字典

我有一个CSV数据集是这样的：阅读CSV文件，并创建字典

A, 10, USA 
B,30, UK 
C,4,IT 
A,20,UK 
B,10,USA

我想读这个CSV线，并提供以下的输出：

A has ran 30 miles with average of 15. 
B has ran 30 miles with average of 20. 
C has ran 4 miles with average of 4.

我的解决办法为止是读取csv数据并将它们转换为字典，然后遍历它们以查看“A”已重复多少次以及它必须计算的平均值以及最终的结果。我已经编写了这些代码，但是我很难有效地计算A被重复的次数，并累计里数来创建我的最终输出。任何想法在Python中做到这一点？在C＃中这样做对我来说很容易，但是我对Python不太好。

def main(filename): 
    f = open(filename,'r') 
    labels = ['name','miles','country'] 
    data = csv.DictReader(f,labels,delimiter=',') 
    for line in data: 
     print (line['name']+" " + "has ran" +" "+ line['miles']+" "+"miles") 

    f.close()

来源

2013-03-14 user843681

可以使用defaultdict存储的值，然后打印出来：

import csv 

from collections import defaultdict 

with open(filename, 'r') as handle: 
    reader = csv.DictReader(handle, ['name', 'miles', 'country']) 
    data = defaultdict(list) 

    for line in reader: 
     data[line['name']).append(int(line['miles'])) 

    for runner, distances in data.items(): 
     print '{} ran a total of {} miles and an average of {} miles'.format(
      runner, sum(distances), sum(distances)/float(len(distances)) 
     )

来源

2013-03-14 02:39:46 Blender

如果csv数据集中的行数超过1000，您认为这是一个很好的解决方案吗？我希望这个解决方案不是一个O（n^2），这会把事情搞砸。 – user843681 2013-03-14 02:45:00

@ user843681：它是'O（n）'。您通过CSV迭代一次，然后遍历结果打印出来。 – Blender 2013-03-14 02:46:06

我你的循环利用拆分如下：

VAR1，VAR2，VAR3 = line.split （“，”）

这会得到每个变量中每行的值。然后使用你喜欢的变量。

来源

2013-03-14 02:39:55 JHS

Ops，我没注意到你想计算平均值。 – JHS 2013-03-14 02:40:45

是的，这是这里的诀窍。它看起来很简单，但如果你是Python的新手，它会特别抓住你。 – user843681 2013-03-14 02:43:54

你可以做到以下几点：

添加标题行到您的数据（例如， “亚军，距离，国家”）。
将其保存到文件（例如，log.csv）。
与load_csv功能在此处装入它：https://github.com/kdavies4/ModelicaRes/blob/master/modelicares/util.py#L676 通过下载util.py文件那里，执行以下操作：
```
d = {'Runner': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B'], 'Distance': [10, 30, 4, 20, 10], 'Country': ['USA', 'UK', 'IT', 'UK', 'USA']} 
```
：
```
from util import load_csv 
d = load_csv("log.csv") 
```
您应该具有以下词典结束load_csv函数使用csv.reader自动创建一个字典，其中键名称以它在标题行中找到的条目命名。每个键的字典条目是来自相应列的值的列表。文档在这里： http://kdavies4.github.io/ModelicaRes/util.html#modelicares.util.load_csv。 util.py文件包含很多其他功能，但您可以安全地删除它们（只要您将import numpy as np保留在顶部）。

运行下面的代码来计算的平均距离：

# Create counter dictionaries for the statistics. 
from collections import Counter 
n_runs = Counter() 
totals = Counter() 

# Calculate the total distance. 
for runner, distance in zip(d['Runner'], d['Distance']): 
    n_runs[runner] += 1 
    totals[runner] += distance 

# Print the results. 
for runner in set(d['Runner']): 
    print("%s has run %i miles with an average of %g." 
      % (runner, totals[runner], totals[runner]/float(n_runs[runner])))

这应该给你你想要的结果，如果数据扩展（通过行或列），它应该是灵活的。

Kevin

来源

2013-06-08 03:18:00 kdavies4

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