2つのcsvファイルがあります。 1つはデータファイル、もう1つはマッピングファイルです。マッピングファイルには4つの列があります。Device_Name
、GDN
、Device_Type
、およびDevice_OS
です。同じ列がデータファイルに存在します。
データファイルには、Device_Name
列が移入され、他の3つの列が空白のデータが含まれています。 4列すべてがマッピングファイルに入力されます。私のPythonコードで両方のファイルを開き、Dataファイル内の各Device_Name
に対して、MappingファイルからそのGDN
、Device_Type
、およびDevice_OS
の値をマッピングする必要があります。
2つの列しか存在しないとき(1つをマップする必要があるとき)にdictを使用する方法はわかりますが、3つの列をマップする必要があるときにこれを実現する方法はわかりません。
以下は、私がDevice_Type
のマッピングを達成するために使用したコードです。
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)
Atribute Error
を返します。
調べたところ、ネストした辞書を作成する必要があることがわかりましたが、その方法についてはまったくわかりません。これを解決するのを手伝ってください、またはこれを解決するために正しい方向に私を軽く動かしてください。
ネストされた辞書は辞書内の辞書です。とても簡単なことです。
>>> d = {}
>>> d['dict1'] = {}
>>> d['dict1']['innerkey'] = 'value'
>>> d
{'dict1': {'innerkey': 'value'}}
defaultdict
パッケージから collections
を使用して入れ子にすることもできます。辞書.
>>> 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'}}
あなたが望むけれどもそれを埋めることができます。
私はあなたのコードで何かlike以下をお勧めします:
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
あなたの コメントによると :
上記のコードが質問を混同している可能性があります。一言で言えば、私は2つのファイルa.csv b.csvを持っています、a.csvは4つの列を持っていて、b.csvもこれらの列を持っています。私はこれらのcsvのキー列の一種です。 j k l列はa.csvでは空ですが、b.csvでは移入されています。 b.csvからa.csvファイルへのキー列として 'i`を使用してj k l列の値をマッピングしたい
私の提案は(defaultdictを使用せずに)likethisのようになります。
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:]))
Csvファイルを解析するために csvモジュール があることに注意してください。
UPDATE:任意の長さのネストした辞書については、 この答え に進んでください。
コレクションからdefaultdict関数を使用してください。
高性能:データセットが大きい場合、「if key in dict」は非常に高価です。
低メンテナンス:コードを読みやすくし、簡単に拡張できます。
from collections import defaultdict
target_dict = defaultdict(dict)
target_dict[key1][key2] = val
任意のレベルの入れ子の場合
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})})})
Defaultdictやnested_dictなどの同様のネストされたdictモジュールを使用する場合、存在しないキーを検索すると、誤ってdictに新しいキーエントリが作成され、多くの混乱を招く可能性があることを忘れないでください。これは、nested_dictを使ったPython 3の例です。
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')
出力は以下のとおりです。
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