Comment créer des dictées imbriquées en Python ?

Question

J'ai deux fichiers CSV : "Données" et "Cartographie" :

• Le fichier 'Mapping' comporte 4 colonnes : Device_Name , GDN , Device_Type et Device_OS . Les quatre colonnes sont remplies.
• Le fichier "Data" comporte les mêmes colonnes, avec les éléments suivants Device_Name et les trois autres colonnes sont vides.
• Je veux que mon code Python ouvre les deux fichiers et pour chaque Device_Name dans le fichier de données, faire correspondre son GDN , Device_Type et Device_OS du fichier Mapping.

Je sais comment utiliser dict lorsque seulement 2 colonnes sont présentes (1 est nécessaire pour être mappée) mais je ne sais pas comment accomplir ceci lorsque 3 colonnes doivent être mappées.

Voici le code à l'aide duquel j'ai essayé de réaliser le mapping de Device_Type :

x = dict([])
with open("Pricing Mapping_2013-04-22.csv", "rb") as in_file1:
    file_map = csv.reader(in_file1, delimiter=',')
    for row in file_map:
       typemap = [row[0],row[2]]
       x.append(typemap)

with open("Pricing_Updated_Cleaned.csv", "rb") as in_file2, open("Data Scraper_GDN.csv", "wb") as out_file:
    writer = csv.writer(out_file, delimiter=',')
    for row in csv.reader(in_file2, delimiter=','):
         try:
              row[27] = x[row[11]]
         except KeyError:
              row[27] = ""
         writer.writerow(row)

Il retourne Attribute Error .

Après quelques recherches, je pense que je dois créer un dict imbriqué, mais je n'ai aucune idée de la manière de le faire.

Answer 1

Un dict imbriqué est un dictionnaire dans un dictionnaire. Une chose très simple.

>>> d = {}
>>> d['dict1'] = {}
>>> d['dict1']['innerkey'] = 'value'
>>> d['dict1']['innerkey2'] = 'value2'
>>> d
{'dict1': {'innerkey': 'value', 'innerkey2': 'value2'}}

Vous pouvez également utiliser un defaultdict de la collections pour faciliter la création de dictionnaires imbriqués.

>>> import collections
>>> d = collections.defaultdict(dict)
>>> d['dict1']['innerkey'] = 'value'
>>> d  # currently a defaultdict type
defaultdict(<type 'dict'>, {'dict1': {'innerkey': 'value'}})
>>> dict(d)  # but is exactly like a normal dictionary.
{'dict1': {'innerkey': 'value'}}

---

Vous pouvez le remplir comme vous le souhaitez.

Je recommanderais dans votre code quelque chose comme les suivantes :

d = {}  # can use defaultdict(dict) instead

for row in file_map:
    # derive row key from something 
    # when using defaultdict, we can skip the next step creating a dictionary on row_key
    d[row_key] = {} 
    for idx, col in enumerate(row):
        d[row_key][idx] = col

---

Selon votre commentaire :

Peut-être que le code ci-dessus rend la question confuse. Mon problème en bref : I J'ai 2 fichiers a.csv b.csv, a.csv a 4 colonnes i j k l, b.csv a aussi ces colonnes. i est une sorte de colonne clé pour ces csv. La colonne j k l est vide dans a.csv. est vide dans a.csv mais remplie dans b.csv. Je veux faire correspondre les valeurs des colonnes j k l en utilisant 'i' comme colonne clé de b.csv vers un fichier a.csv.

Ma suggestion serait la suivante comme ceci (sans utiliser defaultdict) :

a_file = "path/to/a.csv"
b_file = "path/to/b.csv"

# read from file a.csv
with open(a_file) as f:
    # skip headers
    f.next()
    # get first colum as keys
    keys = (line.split(',')[0] for line in f) 

# create empty dictionary:
d = {}

# read from file b.csv
with open(b_file) as f:
    # gather headers except first key header
    headers = f.next().split(',')[1:]
    # iterate lines
    for line in f:
        # gather the colums
        cols = line.strip().split(',')
        # check to make sure this key should be mapped.
        if cols[0] not in keys:
            continue
        # add key to dict
        d[cols[0]] = dict(
            # inner keys are the header names, values are columns
            (headers[idx], v) for idx, v in enumerate(cols[1:]))

Veuillez noter cependant que pour l'analyse des fichiers csv, il y a une fonction module csv .

Answer 2

UPDATE : Pour une longueur arbitraire d'un dictionnaire imbriqué, allez sur cette réponse .

Utilisez la fonction defaultdict des collections.

Haute performance : "if key not in dict" est très coûteux lorsque l'ensemble de données est grand.

Faible maintenance : rend le code plus lisible et peut être facilement étendu.

from collections import defaultdict

target_dict = defaultdict(dict)
target_dict[key1][key2] = val

Answer 3

Pour des niveaux arbitraires d'imbrication :

In [2]: def nested_dict():
   ...:     return collections.defaultdict(nested_dict)
   ...:

In [3]: a = nested_dict()

In [4]: a
Out[4]: defaultdict(<function __main__.nested_dict>, {})

In [5]: a['a']['b']['c'] = 1

In [6]: a
Out[6]:
defaultdict(<function __main__.nested_dict>,
            {'a': defaultdict(<function __main__.nested_dict>,
                         {'b': defaultdict(<function __main__.nested_dict>,
                                      {'c': 1})})})

Answer 4

Il est important de se rappeler que lors de l'utilisation de defaultdict et de modules dict imbriqués similaires tels que nested_dict La recherche d'une clé inexistante peut créer par inadvertance une nouvelle entrée de clé dans le dict et causer beaucoup de dégâts.

Voici un exemple en Python3 avec nested_dict module :

import nested_dict as nd
nest = nd.nested_dict()
nest['outer1']['inner1'] = 'v11'
nest['outer1']['inner2'] = 'v12'
print('original nested dict: \n', nest)
try:
    nest['outer1']['wrong_key1']
except KeyError as e:
    print('exception missing key', e)
print('nested dict after lookup with missing key.  no exception raised:\n', nest)

# Instead, convert back to normal dict...
nest_d = nest.to_dict(nest)
try:
    print('converted to normal dict. Trying to lookup Wrong_key2')
    nest_d['outer1']['wrong_key2']
except KeyError as e:
    print('exception missing key', e)
else:
    print(' no exception raised:\n')

# ...or use dict.keys to check if key in nested dict
print('checking with dict.keys')
print(list(nest['outer1'].keys()))
if 'wrong_key3' in list(nest.keys()):

    print('found wrong_key3')
else:
    print(' did not find wrong_key3')

La sortie est :

original nested dict:   {"outer1": {"inner2": "v12", "inner1": "v11"}}

nested dict after lookup with missing key.  no exception raised:  
{"outer1": {"wrong_key1": {}, "inner2": "v12", "inner1": "v11"}} 

converted to normal dict. 
Trying to lookup Wrong_key2 

exception missing key 'wrong_key2' 

checking with dict.keys 

['wrong_key1', 'inner2', 'inner1']  
did not find wrong_key3

Answer 5

pip install addict

from addict import Dict

mapping = Dict()
mapping.a.b.c.d.e = 2
print(mapping)  # {'a': {'b': {'c': {'d': {'e': 2}}}}}

Références :

1. easydict GitHub
2. addict GitHub