python教程—如何导入一个csv文件使用python头文件完整,其中第一列是一个非数字-Python实用宝典

python教程—如何导入一个csv文件使用python头文件完整,其中第一列是一个非数字

这是对前面问题的阐述,但是随着我对python的深入研究,我对python如何处理csv文件感到更加困惑。

这是对前面问题的阐述,但是随着我对python的深入研究,我对python如何处理csv文件感到更加困惑。

我有一个csv文件,它必须保持这种状态(例如,不能将它转换为文本文件)。它等价于一个5行11列的数组或矩阵,或向量。

我一直在尝试使用我在这里和其他地方找到的各种方法(例如python.org)读取csv,以便它保持列和行之间的关系,其中第一行和第一列=非数值。其余的是浮点数,包含正浮点数和负浮点数的混合。

我想做的是导入csv并用python编译它,这样如果我要引用列标头,它将返回存储在行中的相关值。例如:

    >>> workers, constant, age >>> workers w0 w1 w2 w3 constant 7.334 5.235 3.225 0 age -1.406 -4.936 -1.478 0

等等……

我正在寻找处理这种数据结构的技术。我对python很陌生。

回答

Python的csv模块按行处理数据,这是查看此类数据的常用方法。你似乎想要一个专栏式的方法。这里有一种方法。

假设您的文件名为mycl .csv并包含

    workers,constant,age w0,7.334,-1.406 w1,5.235,-4.936 w2,3.2225,-1.478 w3,0,0

这段代码应该会给你一两个想法:

    >>> import csv >>> f = open('myclone.csv', 'rb') >>> reader = csv.reader(f) >>> headers = next(reader, None) >>> headers ['workers', 'constant', 'age'] >>> column = {} >>> for h in headers: ... column[h] = [] ... >>> column {'workers': [], 'constant': [], 'age': []} >>> for row in reader: ... for h, v in zip(headers, row): ... column[h].append(v) ... >>> column {'workers': ['w0', 'w1', 'w2', 'w3'], 'constant': ['7.334', '5.235', '3.2225', '0'], 'age': ['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']} >>> column['workers'] ['w0', 'w1', 'w2', 'w3'] >>> column['constant'] ['7.334', '5.235', '3.2225', '0'] >>> column['age'] ['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0'] >>>

若要将数值转换为浮点数,请添加以下内容

    converters = [str.strip] + [float] * (len(headers) - 1)

先做这个

    for h, v, conv in zip(headers, row, converters): column[h].append(conv(v))

而不是上面类似的两行。

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