将字典写入csv，将键作为标题和值作为列
我有一个字典，如下所示： mydict = {“foo”：[1,2]，“bar “：[3,4]，”asdf“：[5,6]} 尝试将其写入CSV文件，以使其类似于： foo，bar，asdf ，5 2,4,6 我花了最后一小时寻找解决方案，我发现最近的一个建议做这样的事情： headers = mydict.keys（） wi
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CSV，Python：正确使用DictWriter（ValueError：dict包含不在字段名称中的字段）
在csv模块（Python 2.7）中，我遇到了困难，无法掌握DictWriter。我有这个（哦，我使用unicodecsv库，因为我看过有问题）： f = object_instance.return_a_dictionary.keys（） with open（'eggs.csv'，'wb'）as csvfile： spamwriter = unicodecsv.DictWriter
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使用和聚合值解析CSV文件，多列
我想在此处调整此信息（解析CSV文件并汇总值）将多个列而不是一个相加。 对于这些数据： CITY，AMOUNT，AMOUNT2， AMOUNTn 伦敦，20,21,22 东京，45,46,47 伦敦，55,56,57 纽约，25,26,27 我如何获得： code> CITY，AMOUNT，AMOUNT2，AMOUNTn 伦敦，75,77,79
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如何使用pandas将csv转换为字典
如何将csv转换为使用pandas的字典？例如，我有2列，并希望column1是关键，column2是值。我的数据如下所示： “name”，“position” “UCLA”，“73” “SUNY”，“36” cols = ['name'，'position'] df = pd.read_csv（filename，names = cols） 解决方案 将列转换为列表，
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只从perl中的列表获取某些值
首先，我将描述我的问题，然后问题。 我有一个文本文件，结构如下 -----------文件开头----- name，name2，ignore，name4，jojobjim，name3，name6，name9，pop - > 1,2,3,1,6,8,2,8,2， 2,6,5,1,5,8,7,7,9， 1， 4,
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Python：将计数器写入csv文件
我有一个csv文件的数据，有'number'，'color' c $ c>'number2'，'foo'，'bar'看起来像： 12，red，124，a，15p 14，blue，353，c，7g 12，blue，125，d，65h 12，red，124，c，12d $ b b 我想计算number，color和number2的次数，例如，上面列表的输出将是： '1
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将csv.DictReader对象转换为字典列表？
A csv档案 names.csv 有内容： first_name last_name 烤豆 可爱垃圾邮件 精彩垃圾邮件 喜欢将其读入字典列表，第一行包含键： >> import csv >>>> （csvfile） ...对于阅读器中的行： ... print（row ['csv'）as csvfile： ... reader = csv.DictRea
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读取选项卡分隔的文件，第一列为键，其余为值
我有一个标签分隔文件，其中包含 10亿行（Imagine 200列，而不是3）： abc -0.123 0.6524 0.325 foo -0.9808 0.874 -0.2341 bar 0.23123 -0.123124 -0.1232 我想创建一个字典，其中第一列中的字符串是键，其余的是值。我一直这样做，但它的计算昂贵： import io
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Python3，嵌套的字典比较（递归？）
我正在编写一个程序来接受一个.csv文件并为票据关闭数据创建“metrics”。每张票都有一个或多个时间条目;目标是为打开 - > 关闭和 time_start - > time_end 这些不是真正的变量，它们只是为了这个问题的目的。 所以，假设我们有票12345有3个时间条目，如： 票：12345 open：2016-09-26 00：00：00.000关闭：2016-09-27
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Python从CSV文件创建嵌套字典
所以我有一个csv文件“input.csv”，它有以下数据。 UID，BID，R U1，B1,4 U1，B2,3 U2，B1,2 我想让上面看起来像下面的字典;按照UID分组作为他们的键，BID和R作为嵌套字典值。 {“U1”：{“B1” ：4，“B2”：3}，“U2”：{“B1”：2}} 我有以下代码： new_data
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将多个CSV列的值返回到Python字典？
我试图将其他CSV列调用到我的Python字典下面。 该示例适用于返回一组值（列）需要返回不相邻的2列的值。 import csv ＃设置csv文件和路径 allrows = list（csv.reader（open（'C：/Data/Library/Peter/123.csv'））） ＃提取第一行为用于列字典的键 columns = dict（[（x [0]，x [1
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将多个字典写入CSV，并使用Python的一个标题
我试图写多个字典到csv文件，其中header（key）只写一次，行（值）基于键写。我能够找到两个字典，但如果我得到多个字典需要写的情况如何？ 我是流媒体转换为json的tweets，所以我试图结束一个CSV文件，按每个JSON键排序。这里是我想做的更详细的解释（在Python中将多个JSON写入CSV - 将字典转换为CSV 这是我要结束的，但是有成千上万个潜在的数据行（如果可能，最好按
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当字段预先未知时，使用DictWriter写入CSV
我将大文本解析为字典，最终目的是创建一个CSV文件，其中的键作为列标题。 csv.DictWriter（csvfile，fieldnames，restval =''，extrasaction ='raise'，dialect ='excel'，* args，* * kwds） 问题出现，因为任何第n行的dict可以包含一个新的，从未使用过的键。然后，我想要CSV包含此新键的列。总之，我
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需要python字典循环协助
我没有做过很多Python编程，我试图读入一个基本的csv，然后从它创建一个嵌套字典。这是我到目前为止，我似乎有一些问题循环或覆盖我的字典。我知道这不是很有效率。 import csv reader = csv.DictReader（open fruit.csv“）） fruit_dict = {} color_dict = {} 读取器中的行： info_list
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在Python中将多个JSON写入CSV - 将字典转换为CSV
我使用Tweepy来传输tweets，并希望将它们录制为CSV格式，以便我们可以玩它们或在数据库中加载它们。 请记住，我是一个noob，但我意识到有多种处理方式（建议是非常欢迎）。 长故事短，我需要转换和追加多个Python字典到CSV文件。 我已经做了我的研究（如何将Python字典写入csv文件？），并尝试使用DictWriter和writer方法。 但是，需要完成： 2
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在python中将字典字典写入csv
我有一本字典，我想写出来的csv。我的字典看起来像： dict = { object1： { time1： value1，value2]， time2：[value3，value4] }， object2： { time1：[value5，value6]，time2 [value7，value8 ] } } 我想写成： / p> obje
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循环，用于在Python中解析复杂的制表符分隔的/ csv文件
为了清楚，我是编程的新手，我使用的是Python 3.3！现在我有很多文件在相同的基本布局。每个文件有9列，制表符分隔和可变数量的标题行 - 大多数有五行。行或列没有标题！ 看起来像这样： ＃header1 ＃header2 ＃header3 ＃header4 ＃header5 ID1 asdf asdk asdfk asdfkl adsfkln askdlfn safs
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如何在Python中快速搜索.csv文件
我正在使用Python读取一个包含600万条.csv文件的文件，我希望能够通过此文件搜索特定条目。 任何技巧来搜索整个文件？你应该把整个东西读进字典，还是应该每次都进行搜索？我尝试将它加载到字典，但是花了年龄，所以我目前正在搜索整个文件每次，这似乎是浪费。 我可以利用的列表是按字母顺序排列？ （例如，如果搜索词以“b”开头，则我仅从包括以“b”开头的第一个词的行到包括以“b”开头的最后
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将Python字典写入CSV，其中keys = columns，values = rows
我有一个字典列表，我想在Excel中打开，格式正确。这是我到目前为止使用csv： list_of_dicts = [{'hello'：'goodbye' yes'：'no'}] out_path =“/docs/outfile.txt” out_file = open（ipath，'wb'） writer = csv.writer对于list_of_dicts中的项目， ：it
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从CSV中返回一行，如果行中指定的值与条件匹配
Ahoy，我在写一个Python脚本来过滤一些大的CSV文件。 我只想保留满足我的条件的行。 我的输入是以下格式的CSV文件 Locus Total_Depth Average_Depth_sample Depth_for_17 chr1：6484996 1030 1030 1030 chr1：6484997 14 14 14 chr1：6484998 0 0 0
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