Python імпортує CSV у список

У мене файл CSV з приблизно 2000 записами.

Кожен запис містить рядок і категорію до нього:

This is the first line,Line1
This is the second line,Line2
This is the third line,Line3

Мені потрібно прочитати цей файл у списку, який виглядає приблизно так:

data = [('This is the first line', 'Line1'),
        ('This is the second line', 'Line2'),
        ('This is the third line', 'Line3')]

Як можна імпортувати цей CSV до списку, який мені потрібен за допомогою Python?

Використання модуля csv :

import csv

with open('file.csv', newline='') as f:
    reader = csv.reader(f)
    data = list(reader)

print(data)

Вихід:

[['This is the first line', 'Line1'], ['This is the second line', 'Line2'], ['This is the third line', 'Line3']]

Якщо вам потрібні кортежі:

import csv

with open('file.csv', newline='') as f:
    reader = csv.reader(f)
    data = [tuple(row) for row in reader]

print(data)

Вихід:

[('This is the first line', 'Line1'), ('This is the second line', 'Line2'), ('This is the third line', 'Line3')]

Старий відповідь Python 2, також використовуючи csvмодуль:

import csv
with open('file.csv', 'rb') as f:
    reader = csv.reader(f)
    your_list = list(reader)

print your_list
# [['This is the first line', 'Line1'],
#  ['This is the second line', 'Line2'],
#  ['This is the third line', 'Line3']]

Оновлено для Python 3 :

import csv

with open('file.csv', newline='') as f:
    reader = csv.reader(f)
    your_list = list(reader)

print(your_list)

Вихід:

[['This is the first line', 'Line1'], ['This is the second line', 'Line2'], ['This is the third line', 'Line3']]

Панди досить добре справляються з даними. Ось один із прикладів його використання:

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 Seaborn
df = pd.read_csv('filename.csv', delimiter=',')

# Or export it in many ways, e.g. a list of tuples
tuples = [tuple(x) for x in df.values]

# or export it as a list of dicts
dicts = df.to_dict().values()

Одна велика перевага полягає в тому, що панди автоматично обробляють заголовки.

Якщо ви ще не чули про Seaborn , рекомендую поглянути на нього.

Дивіться також: Як я можу читати та записувати файли CSV за допомогою Python?

Панди №2

import pandas as pd

# Get data - reading the CSV file
import mpu.pd
df = mpu.pd.example_df()

# Convert
dicts = df.to_dict('records')

Вміст df:

     country   population population_time    EUR
0    Germany   82521653.0      2016-12-01   True
1     France   66991000.0      2017-01-01   True
2  Indonesia  255461700.0      2017-01-01  False
3    Ireland    4761865.0             NaT   True
4      Spain   46549045.0      2017-06-01   True
5    Vatican          NaN             NaT   True

Зміст диктів є

[{'country': 'Germany', 'population': 82521653.0, 'population_time': Timestamp('2016-12-01 00:00:00'), 'EUR': True},
 {'country': 'France', 'population': 66991000.0, 'population_time': Timestamp('2017-01-01 00:00:00'), 'EUR': True},
 {'country': 'Indonesia', 'population': 255461700.0, 'population_time': Timestamp('2017-01-01 00:00:00'), 'EUR': False},
 {'country': 'Ireland', 'population': 4761865.0, 'population_time': NaT, 'EUR': True},
 {'country': 'Spain', 'population': 46549045.0, 'population_time': Timestamp('2017-06-01 00:00:00'), 'EUR': True},
 {'country': 'Vatican', 'population': nan, 'population_time': NaT, 'EUR': True}]

Панди №3

import pandas as pd

# Get data - reading the CSV file
import mpu.pd
df = mpu.pd.example_df()

# Convert
lists = [[row[col] for col in df.columns] for row in df.to_dict('records')]

Зміст lists:

[['Germany', 82521653.0, Timestamp('2016-12-01 00:00:00'), True],
 ['France', 66991000.0, Timestamp('2017-01-01 00:00:00'), True],
 ['Indonesia', 255461700.0, Timestamp('2017-01-01 00:00:00'), False],
 ['Ireland', 4761865.0, NaT, True],
 ['Spain', 46549045.0, Timestamp('2017-06-01 00:00:00'), True],
 ['Vatican', nan, NaT, True]]

Оновлення для Python3:

import csv
from pprint import pprint

with open('text.csv', newline='') as file:
    reader = csv.reader(file)
    res = list(map(tuple, reader))

pprint(res)

Вихід:

[('This is the first line', ' Line1'),
 ('This is the second line', ' Line2'),
 ('This is the third line', ' Line3')]

Якщо csvfile є файловим об'єктом, його слід відкрити newline=''.
модуль csv

Якщо ви впевнені, що у вашому введенні немає коми, крім того, щоб розділити категорію, ви можете прочитати файл за рядком і розділити далі ,, а потім натиснути результат наList

При цьому, схоже, ви переглядаєте файл CSV, тож ви можете розглянути можливість використання модулів для нього

result = []
for line in text.splitlines():
    result.append(tuple(line.split(",")))

Як вже сказано в коментарях, ви можете використовувати csvбібліотеку в python. csv означає значення, розділені комами, що здається саме вашим випадком: мітка та значення, розділені комою.

Будучи категорією та типом значення, я б скоріше використовував тип словника, а не список кортежів.

У будь-якому випадку в коді нижче я показую обидва способи: dце словник та lсписок кортежів.

import csv

file_name = "test.txt"
try:
    csvfile = open(file_name, 'rt')
except:
    print("File not found")
csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=",")
d = dict()
l =  list()
for row in csvReader:
    d[row[1]] = row[0]
    l.append((row[0], row[1]))
print(d)
print(l)

Досить простого циклу:

lines = []
with open('test.txt', 'r') as f:
    for line in f.readlines():
        l,name = line.strip().split(',')
        lines.append((l,name))

print lines

На жаль, я не вважаю жодної із існуючих відповідей особливо задовольняючої.

Ось просте і повне рішення Python 3, використовуючи модуль csv .

import csv

with open('../resources/temp_in.csv', newline='') as f:
    reader = csv.reader(f, skipinitialspace=True)
    rows = list(reader)

print(rows)

Зауважте skipinitialspace=Trueаргумент. Це необхідно, оскільки, на жаль, CSV ОП містить пробіл після кожної коми.

Вихід:

[['This is the first line', 'Line1'], ['This is the second line', 'Line2'], ['This is the third line', 'Line3']]

Трохи розширивши свої вимоги та припустивши, що ви не піклуєтесь про порядок рядків і хочете їх згрупувати за категоріями, наступне рішення може вам підійти:

>>> fname = "lines.txt"
>>> from collections import defaultdict
>>> dct = defaultdict(list)
>>> with open(fname) as f:
...     for line in f:
...         text, cat = line.rstrip("\n").split(",", 1)
...         dct[cat].append(text)
...
>>> dct
defaultdict(<type 'list'>, {' CatA': ['This is the first line', 'This is the another line'], ' CatC': ['This is the third line'], ' CatB': ['This is the second line', 'This is the last line']})

Таким чином ви отримуєте всі відповідні рядки, доступні в словнику під клавішею категорії.

Ось найпростіший спосіб в Python 3.x імпортувати CSV в багатовимірний масив, і лише його 4 рядки коду, не імпортуючи нічого!

#pull a CSV into a multidimensional array in 4 lines!

L=[]                            #Create an empty list for the main array
for line in open('log.txt'):    #Open the file and read all the lines
    x=line.rstrip()             #Strip the \n from each line
    L.append(x.split(','))      #Split each line into a list and add it to the
                                #Multidimensional array
print(L)

Далі - фрагмент коду, який використовує модуль csv, але витягує вміст file.csv до списку диктів, використовуючи перший рядок, який є заголовком таблиці CSV

import csv
def csv2dicts(filename):
  with open(filename, 'rb') as f:
    reader = csv.reader(f)
    lines = list(reader)
    if len(lines) < 2: return None
    names = lines[0]
    if len(names) < 1: return None
    dicts = []
    for values in lines[1:]:
      if len(values) != len(names): return None
      d = {}
      for i,_ in enumerate(names):
        d[names[i]] = values[i]
      dicts.append(d)
    return dicts
  return None

if __name__ == '__main__':
  your_list = csv2dicts('file.csv')
  print your_list