使用python字典统计CSV数据的步骤和示例代码

为了使用 Python 字典统计 CSV 数据,需要六个步骤:导入 csv 和 defaultdict 模块。打开 CSV 文件。创建一个 defaultdict 数据结构。遍历 CSV 行并将键和值添加到字典中。提取数据并将其添加到字典中。关闭 CSV 文件。

使用python字典统计CSV数据的步骤和示例代码

使用Python字典统计CSV数据的步骤

步骤 1:导入必要模块

import csvfrom collections import defaultdict

步骤 2:打开 CSV 文件

with open('data.csv', 'r') as csv_file:

步骤 3:创建 defaultdict

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data_dict = defaultdict(list)

defaultdict 是一个内置的 Python 数据结构,它会在第一次访问不存在的键时自动创建该键并赋予其一个默认值。在我们的情况下,默认值是一个空列表。

步骤 4:遍历 CSV 行

csv_reader = csv.reader(csv_file)for row in csv_reader:

步骤 5:提取数据并添加到字典

    key = row[0]  # 第一列作为键    value = row[1]  # 第二列作为值    data_dict[key].append(value)

这将根据键将值添加到字典中。如果键不存在,它将自动创建并初始化为空列表。

步骤 6:关闭 CSV 文件

csv_file.close()

示例代码

import csvfrom collections import defaultdictwith open('data.csv', 'r') as csv_file:    data_dict = defaultdict(list)    csv_reader = csv.reader(csv_file)    for row in csv_reader:        key = row[0]        value = row[1]        data_dict[key].append(value)csv_file.close()

结果:

data_dict 将是一个字典,其中键是 CSV 文件的第一列,值是第二列中与该键相关联的值列表。

示例输出:

{'key1': ['value1', 'value2'], 'key2': ['value3'], 'key3': ['value4', 'value5']}

以上就是使用python字典统计CSV数据的步骤和示例代码的详细内容,更多请关注创想鸟其它相关文章!

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