Créer un dictionnaire à partir d'un fichier csv ?

Question

J'essaie 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 la fonction csv.DictReader y csv.DictWriter mais je n'ai pas trouvé comment générer un nouveau dictionnaire pour chaque ligne. Je veux un seul dictionnaire. Voici le code que j'essaie 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 message ValueError: too many values to unpack (expected 2) . Comment créer un dictionnaire à partir d'un fichier csv ? Merci d'avance.

Answer 1

En supposant que vous disposiez d'un fichier CSV de cette structure :

"a","b"
1,2
3,4
5,6

Et vous voulez que le résultat soit :

[{'a': '1', ' "b"': '2'}, {'a': '3', ' "b"': '4'}, {'a': '5', ' "b"': '6'}]

Une fonction de fermeture éclair (qui n'a pas encore été mentionnée) est simple et très utile.

def read_csv(filename):
    with open(filename) as f:
        file_data=csv.reader(f)
        headers=next(file_data)
        return [dict(zip(headers,i)) for i in file_data]

Si vous préférez les pandas, il peut aussi le faire très bien :

import pandas as pd
def read_csv(filename):
    return pd.read_csv(filename).to_dict('records')

Answer 2

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 }

Answer 3

Solution à une ligne

import pandas as pd

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

Answer 4

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 un dictionnaire Python en utilisant uniquement les modules 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'}}

Note : Les dictionnaires Python ont des clés uniques, donc si votre fichier csv a des doubles ids vous 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)})

Answer 5

Je suggère d'ajouter if rows au 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)