Listelenecek Python içe aktarma CSV

Yaklaşık 2000 kayıtları olan bir CSV dosyam var.

Her kaydın bir dizesi ve kategorisi vardır:

This is the first line,Line1
This is the second line,Line2
This is the third line,Line3

Bu dosyayı şöyle görünen bir listeye okumalıyım:

data = [('This is the first line', 'Line1'),
        ('This is the second line', 'Line2'),
        ('This is the third line', 'Line3')]

Bu CSV'yi Python kullanarak ihtiyacım olan listeye nasıl aktarabilirim?

Csv modülünü kullanarak :

import csv

with open('file.csv', newline='') as f:
    reader = csv.reader(f)
    data = list(reader)

print(data)

Çıktı:

[['This is the first line', 'Line1'], ['This is the second line', 'Line2'], ['This is the third line', 'Line3']]

Tuples'e ihtiyacınız varsa:

import csv

with open('file.csv', newline='') as f:
    reader = csv.reader(f)
    data = [tuple(row) for row in reader]

print(data)

Çıktı:

[('This is the first line', 'Line1'), ('This is the second line', 'Line2'), ('This is the third line', 'Line3')]

Eski Python 2 yanıtı, ayrıca csvmodülü kullanarak :

import csv
with open('file.csv', 'rb') as f:
    reader = csv.reader(f)
    your_list = list(reader)

print your_list
# [['This is the first line', 'Line1'],
#  ['This is the second line', 'Line2'],
#  ['This is the third line', 'Line3']]

Python 3 için güncellendi :

import csv

with open('file.csv', newline='') as f:
    reader = csv.reader(f)
    your_list = list(reader)

print(your_list)

Çıktı:

[['This is the first line', 'Line1'], ['This is the second line', 'Line2'], ['This is the third line', 'Line3']]

Pandalar verilerle uğraşmada oldukça iyidir. İşte nasıl kullanılacağı ile ilgili bir örnek:

import pandas as pd

# Read the CSV into a pandas data frame (df)
#   With a df you can do many things
#   most important: visualize data with Seaborn
df = pd.read_csv('filename.csv', delimiter=',')

# Or export it in many ways, e.g. a list of tuples
tuples = [tuple(x) for x in df.values]

# or export it as a list of dicts
dicts = df.to_dict().values()

Bir büyük avantaj pandaların başlık satırlarıyla otomatik olarak ilgilenmesidir.

Eğer duymamış Eğer Seaborn , ben ona bir göz sahip önerilir.

Ayrıca bkz: Python ile CSV dosyalarını nasıl okurum ve yazarım?

Pandalar # 2

import pandas as pd

# Get data - reading the CSV file
import mpu.pd
df = mpu.pd.example_df()

# Convert
dicts = df.to_dict('records')

Df içeriği:

     country   population population_time    EUR
0    Germany   82521653.0      2016-12-01   True
1     France   66991000.0      2017-01-01   True
2  Indonesia  255461700.0      2017-01-01  False
3    Ireland    4761865.0             NaT   True
4      Spain   46549045.0      2017-06-01   True
5    Vatican          NaN             NaT   True

Dicts içeriği

[{'country': 'Germany', 'population': 82521653.0, 'population_time': Timestamp('2016-12-01 00:00:00'), 'EUR': True},
 {'country': 'France', 'population': 66991000.0, 'population_time': Timestamp('2017-01-01 00:00:00'), 'EUR': True},
 {'country': 'Indonesia', 'population': 255461700.0, 'population_time': Timestamp('2017-01-01 00:00:00'), 'EUR': False},
 {'country': 'Ireland', 'population': 4761865.0, 'population_time': NaT, 'EUR': True},
 {'country': 'Spain', 'population': 46549045.0, 'population_time': Timestamp('2017-06-01 00:00:00'), 'EUR': True},
 {'country': 'Vatican', 'population': nan, 'population_time': NaT, 'EUR': True}]

Pandalar # 3

import pandas as pd

# Get data - reading the CSV file
import mpu.pd
df = mpu.pd.example_df()

# Convert
lists = [[row[col] for col in df.columns] for row in df.to_dict('records')]

İçeriği lists:

[['Germany', 82521653.0, Timestamp('2016-12-01 00:00:00'), True],
 ['France', 66991000.0, Timestamp('2017-01-01 00:00:00'), True],
 ['Indonesia', 255461700.0, Timestamp('2017-01-01 00:00:00'), False],
 ['Ireland', 4761865.0, NaT, True],
 ['Spain', 46549045.0, Timestamp('2017-06-01 00:00:00'), True],
 ['Vatican', nan, NaT, True]]

Python3 için güncelleme:

import csv
from pprint import pprint

with open('text.csv', newline='') as file:
    reader = csv.reader(file)
    res = list(map(tuple, reader))

pprint(res)

Çıktı:

[('This is the first line', ' Line1'),
 ('This is the second line', ' Line2'),
 ('This is the third line', ' Line3')]

Csvfile bir dosya nesnesiyse, ile açılması gerekir newline=''.
csv modülü

Emin girişiniz hiçbir virgül kategoriyi ayırmak için başka orada iseniz, olabilir dosyayı satır satır okumak ve bölmek üzerine ,, daha sonra sonucu itmekList

Bununla birlikte, bir CSV dosyasına baktığınız anlaşılıyor, bu nedenle bunun için modülleri kullanmayı düşünebilirsiniz

result = []
for line in text.splitlines():
    result.append(tuple(line.split(",")))

Zaten yorumlarda belirtildiği gibi csvkütüphaneyi python'da kullanabilirsiniz. csv tam olarak sizin durumunuz gibi görünen virgülle ayrılmış değerler anlamına gelir: bir etiket ve virgülle ayrılmış bir değer.

Bir kategori ve değer türü olmak yerine tuples listesi yerine sözlük türü kullanmak istiyorum.

Her neyse aşağıdaki kodda her iki yolu da gösteriyorum: dsözlük ve ltuples listesi.

import csv

file_name = "test.txt"
try:
    csvfile = open(file_name, 'rt')
except:
    print("File not found")
csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=",")
d = dict()
l =  list()
for row in csvReader:
    d[row[1]] = row[0]
    l.append((row[0], row[1]))
print(d)
print(l)

Basit bir döngü yeterlidir:

lines = []
with open('test.txt', 'r') as f:
    for line in f.readlines():
        l,name = line.strip().split(',')
        lines.append((l,name))

print lines

Ne yazık ki mevcut cevapların hiçbirini tatmin edici bulmuyorum.

İşte csv modülünü kullanarak basit ve eksiksiz bir Python 3 çözümü .

import csv

with open('../resources/temp_in.csv', newline='') as f:
    reader = csv.reader(f, skipinitialspace=True)
    rows = list(reader)

print(rows)

Argümana dikkat edin skipinitialspace=True. Maalesef, OP'nin CSV'si her virgülden sonra boşluk içerdiğinden bu gereklidir.

Çıktı:

[['This is the first line', 'Line1'], ['This is the second line', 'Line2'], ['This is the third line', 'Line3']]

Gereksinimlerinizi biraz genişletmek ve satırların sırasını önemsemediğinizi ve bunları kategoriler altında gruplandırmak istediğinizi varsayarsak, aşağıdaki çözüm sizin için işe yarayabilir:

>>> fname = "lines.txt"
>>> from collections import defaultdict
>>> dct = defaultdict(list)
>>> with open(fname) as f:
...     for line in f:
...         text, cat = line.rstrip("\n").split(",", 1)
...         dct[cat].append(text)
...
>>> dct
defaultdict(<type 'list'>, {' CatA': ['This is the first line', 'This is the another line'], ' CatC': ['This is the third line'], ' CatB': ['This is the second line', 'This is the last line']})

Bu şekilde, kategorideki anahtarın altındaki sözlükte bulunan tüm ilgili satırları elde edersiniz.

Python 3.x'te bir CSV'yi çok boyutlu bir diziye içe aktarmanın en kolay yolu ve hiçbir şey içe aktarmadan sadece 4 kod satırı!

#pull a CSV into a multidimensional array in 4 lines!

L=[]                            #Create an empty list for the main array
for line in open('log.txt'):    #Open the file and read all the lines
    x=line.rstrip()             #Strip the \n from each line
    L.append(x.split(','))      #Split each line into a list and add it to the
                                #Multidimensional array
print(L)

Sonraki, csv modülünü kullanan ancak csv tablosunun üstbilgisi olan ilk satırı kullanan bir dicts dosyasına file.csv içeriğini ayıklayan bir kod parçasıdır.

import csv
def csv2dicts(filename):
  with open(filename, 'rb') as f:
    reader = csv.reader(f)
    lines = list(reader)
    if len(lines) < 2: return None
    names = lines[0]
    if len(names) < 1: return None
    dicts = []
    for values in lines[1:]:
      if len(values) != len(names): return None
      d = {}
      for i,_ in enumerate(names):
        d[names[i]] = values[i]
      dicts.append(d)
    return dicts
  return None

if __name__ == '__main__':
  your_list = csv2dicts('file.csv')
  print your_list