我正在尝试编写一个Python脚本，该脚本将从CSV文件中获取输入，然后将其推入字典格式（我使用的是Python 3.x）。
我使用下面的代码读取CSV文件，并且可以正常工作：
import csv
reader = csv.reader(open("C:\Users\Chris\Desktop\test.csv"), delimiter=",", quotechar="|")
for row in reader:
print(", ".join(row))
但是现在我想将结果放入字典中。我希望将CSV文件的第一行用作字典的“键”字段，而CSV文件中的后续行将填充数据部分。
样本数据：
Date First Name Last Name Score
12/28/2012 15:15 John Smith 20
12/29/2012 15:15 Alex Jones 38
12/30/2012 15:15 Michael Carpenter 25
我还想对这段代码进行其他操作，但是现在我要寻找的只是使字典能够正常工作。
谁能帮我这个？
编辑版本2：
import csv
reader = csv.DictReader(open("C:\Users\Chris\Desktop\test.csv"))
result = {}
for row in reader:
for column, value in row.items():
result.setdefault(column, []).append(value)
print("Column -> ", column, " Value -> ", value)
print(result)
fieldnames = result.keys()
csvwriter = csv.DictWriter(open("C:\Users\Chris\Desktop\test_out.csv", "w"), delimiter=",", fieldnames=result.keys())
csvwriter.writerow(dict((fn,fn) for fn in fieldnames))
for row in result.items():
print("Values -> ", row)
#csvwriter.writerow(row)
"""
Test output
"""
test_array = []
test_array.append({"fruit": "apple", "quantity": 5, "color": "red"});
test_array.append({"fruit": "pear", "quantity": 8, "color": "green"});
test_array.append({"fruit": "banana", "quantity": 3, "color": "yellow"});
test_array.append({"fruit": "orange", "quantity": 11, "color": "orange"});
fieldnames = ["fruit", "quantity", "color"]
test_file = open("C:\Users\Chris\Desktop\test_out.csv","w")
csvwriter = csv.DictWriter(test_file, delimiter=",", fieldnames=fieldnames)
csvwriter.writerow(dict((fn,fn) for fn in fieldnames))
for row in test_array:
print(row)
csvwriter.writerow(row)
test_file.close()
python大神给出的解决方案
创建一个字典，然后遍历结果并将行填充到字典中。请注意，如果遇到日期重复的行，则必须决定要做什么（引发异常，替换上一行，丢弃下一行等）。
这是test.csv：
Date,Foo,Bar
123,456,789
abc,def,ghi
和相应的程序：
import csv
reader = csv.reader(open("test.csv"))
result = {}
for row in reader:
key = row[0]
if key in result:
# implement your duplicate row handling here
pass
result[key] = row[1:]
print(result)
产量：
{"Date": ["Foo", "Bar"], "123": ["456", "789"], "abc": ["def", "ghi"]}
或者，使用DictReader：
import csv
reader = csv.DictReader(open("test.csv"))
result = {}
for row in reader:
key = row.pop("Date")
if key in result:
# implement your duplicate row handling here
pass
result[key] = row
print(result)
结果是：
{"123": {"Foo": "456", "Bar": "789"}, "abc": {"Foo": "def", "Bar": "ghi"}}
或者，您可能希望将列标题映射到该列的值列表：
import csv
reader = csv.DictReader(open("test.csv"))
result = {}
for row in reader:
for column, value in row.items(): # consider .iteritems() for Python 2
result.setdefault(column, []).append(value)
print(result)
产生：
{"Date": ["123", "abc"], "Foo": ["456", "def"], "Bar": ["789", "ghi"]}
Python pytz时区函数返回的时区为9分钟 - python
由于某些原因，我无法从以下代码中找出原因：>>> from pytz import timezone >>> timezone("America/Chicago") 我得到：
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Closed. This question needs details or clarity。它当前不接受答案。 想改善这个问题吗？添加详细信息并通过editing this post阐明问题。 4个月前关闭。 Improve this question 我想找出单词"apple"（word_list）是否可以用char_list1构建但不能用char_li…

Python 读写 CSV 文件最简单的方法是使用自带的 csv 库，复杂点的可以使用 pandas。今天老唐简单记录一下使用自带的 csv 库怎么进行 Python 的文件读写操作，主要包括新建文件、追加写入、读取文件等操作。其实还是比较简单的，但是看到网上有人给了个错误的示范，还是有必要写个正确的。
一、Python 对 CSV 文件的读写操作

新建文件：import csv
def create_csv():
path = "aa.csv"
with open(path,'w') as f:
csv_write = csv.writer(f)
csv_head = ["good","bad"]
csv_write.writerow(csv_head)
追加写入：def write_csv():
path = "aa.csv"
with open(path,'a') as f:
csv_write = csv.writer(f)
data_row = ["1","2"]
csv_write.writerow(data_row)
读取文件：def read_csv():
path = "aa.csv"
with open(path,"rb") as f:
csv_read = csv.reader(f)
for line in csv_read:
print line
二、更多操作说明w：以写方式打开，
a：以追加模式打开 (从 EOF 开始, 必要时创建新文件)
r+：以读写模式打开
w+：以读写模式打开 (参见 w )
a+：以读写模式打开 (参见 a )
rb：以二进制读模式打开
wb：以二进制写模式打开 (参见 w )
ab：以二进制追加模式打开 (参见 a )
rb+：以二进制读写模式打开 (参见 r+ )
wb+：以二进制读写模式打开 (参见 w+ )
ab+：以二进制读写模式打开 (参见 a+ )
其实就主要把前面几个掌握就行，加个 b 就是二进制。

用Python新建csv文件
import csv
csvfile = open('csvtest.csv', 'wb')
writer = csv.writer(csvfile)
writer.writerow(['id', 'url', 'keywords'])
data = [
('1', 'http://www.xiaoheiseo.com/', '小黑'),
('2', 'http://www.baidu.com/', '百度'),
('3', 'http://www.jd.com/', '京东')
]
writer.writerows(data)
csvfile.close()
代码如上，但是提示：
请指导
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繁星淼淼
下面是一些最基本的完整示例，如何读取CSV文件以及如何使用Python编写CSV文件。Python 2+3：读取CSV文件纯Python# -*- coding: utf-8 -*-import csvimport sys# Define datadata = [(1, "A towel,", 1.0),
        (42, " it says, ", 2.0),
        (1337, "is about the most ", -1),
        (0, "massively useful thing ", 123),
        (-2, "an interstellar hitchhiker can have.", 3)]# Write CSV filekwargs = {'newline': ''}mode = 'w'if sys.version_info < (3, 0):
    kwargs.pop('newline', None)
    mode = 'wb'with open('test.csv', mode, **kwargs) as fp:
    writer = csv.writer(fp, delimiter=',')
    # writer.writerow(["your", "header", "foo"])  # write header
    writer.writerows(data)# Read CSV filekwargs = {'newline': ''}mode = 'r'if sys.version_info < (3, 0):
    kwargs.pop('newline', None)
    mode = 'rb'with open('test.csv', mode, **kwargs) as fp:
    reader = csv.reader(fp, delimiter=',', quotechar='"')
    # next(reader, None)  # skip the headers
    data_read = [row for row in reader]print(data_read)之后，data_read是[['1', 'A towel,', '1.0'],
 ['42', ' it says, ', '2.0'],
 ['1337', 'is about the most ', '-1'],
 ['0', 'massively useful thing ', '123'],
 ['-2', 'an interstellar hitchhiker can have.', '3']]Unicode和Python2.x如果要编写unicode，则必须安装unicodecsv..做不用codecs.open但很简单open..用import unicodecsv as csv# Write CSV filewith open('test.csv', 'w', newline='') as fp:
    writer = csv.writer(fp, encoding='utf-8')
    # writer.writerow(["your", "header", "foo"])  # write header
    writer.writerows(data)相关如何以字符串(而不是文件)的形式将数据写入CSV格式？如何在CSV模块中使用io.StringIO()？：这是有趣的，如果你想在不实际存储在服务器上的CSV在飞与瓶。MPU看看我的实用程序包mpu对于一个超级简单和容易记住的人来说：import mpu.io
data = mpu.io.read('example.csv', delimiter=',', quotechar='"', skiprows=None)mpu.io.write('example.csv', data)熊猫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 Seaborndf = pd.read_csv('myfile.csv', sep=',')print(df)# Or export it in many ways, e.g. a list of tuplestuples = [tuple(x) for x i
 n df.values]# or export it as a list of dictsdicts = df.to_dict().values()看见read_csv博士想了解更多信息。请注意，熊猫自动推断是否有标题行，但你也可以手动设置它。如果你没听说过海航，我建议你看一看。其他其他一些库支持读取CSV文件，例如：dask.dataframe.read_csvspark.read.csv创建CSV文件1,"A towel,",1.042," it says, ",2.01337,is about the most ,-10,massively useful thing ,123-2,an interstellar hitchhiker can have.,3公共文件结尾.csv处理数据在将CSV文件读取到元组/数据集列表或Pandas dataframe之后，它只是在处理此类数据。没有特定的CSV。备选方案JSON：很适合编写人类可读的数据；非常常用(读写)CSV：超级简单格式(读写)YAML：读起来不错，类似于JSON(读写)泡菜：Python序列化格式(读写)MessagePack (Python包)：更紧凑的表示(读写)HDF 5 (Python包)：很适合矩阵(读写)XML：也存在*叹息*(朗读，阅读 & 写)对于您的应用程序，以下几点可能很重要：其他编程语言的支持读写性能紧凑(文件大小)另见：数据序列化格式的比较如果您正在寻找一种创建配置文件的方法，您可能需要阅读我的短文。Python中的配置文件