python csv DictReader geben

Fange ich an, code in python und ich habe jetzt das problem, dass die csv.DictReader bekommt von mir den falschen Datentyp.

Die csv-Datei sieht wie folgt aus:

Col1, Col2, Col3

1,2,3

90,2,3

pol = csv.DictReader(open('..\data\data.csv'),dialect='excel')

Col1 = []

for row in pol:
    if row["Col1"] < 90:
        Col1.append(row["Col1"] * 1.5)
    else:
        Col1.append("Col1")

Bekomme ich die folgende Fehlermeldung:

if row["Col1"] < 90:
TypeError: unorderable types: str() < int()

Werde ich nicht konvertieren jedes einzelne Wert. Ist es möglich zu definieren, werden die Werte der Spalte?

InformationsquelleAutor user1132891 | 2012-01-05
  1. 8

    Könntest du eine Bibliothek wie pandas, es ableiten, dass die Typen, die für Sie (es ist ein bisschen ein overkill, aber es macht den job).

    import pandas
data = pandas.read_csv(r'..\data\data.csv')
# if you just want to retrieve the first column as a list of int do
list(data.Col1)
>>> [1, 90]

# to convert the whole CSV file to a list of dict use
data.transpose().to_dict().values()
>>> [{' Col2': 2, ' Col3': 3, 'Col1': 1}, {' Col2': 2, ' Col3': 3, 'Col1': 90}]

    Alternativ ist hier eine Implementierung eines typisierten DictReader:

    from csv import DictReader
from itertools import imap, izip

class TypedDictReader(DictReader):
  def __init__(self, f, fieldnames=None, restkey=None, restval=None, \
      dialect="excel", fieldtypes=None, *args, **kwds):

    DictReader.__init__(self, f, fieldnames, restkey, restval, dialect, *args, **kwds)
    self._fieldtypes = fieldtypes

  def next(self):
    d = DictReader.next(self)
    if len(self._fieldtypes) >= len(d) :
      # extract the values in the same order as the csv header
      ivalues = imap(d.get, self._fieldnames) 
      # apply type conversions
      iconverted = (x(y) for (x,y) in izip(self._fieldtypes, ivalues)) 
      # pass the field names and the converted values to the dict constructor
      d = dict(izip(self._fieldnames, iconverted)) 

    return d

    und hier ist, wie es zu benutzen:

    reader = TypedDictReader(open('..\data\data.csv'), dialect='excel', \
  fieldtypes=[int, int, int])
list(reader)
>>> [{' Col2': 2, ' Col3': 3, 'Col1': 1}, {' Col2': 2, ' Col3': 3, 'Col1': 90}]
    InformationsquelleAutor Max
  2. 2

    Wenn Sie zitieren, die nicht-numerischen Werte in der csv-Datei und initialisieren Sie den Leser durch

    pol = csv.DictReader(open('..\data\data.csv'),
    quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC, dialect="excel")

    dann numerische Werte werden automatisch in Fließkommazahlen.

    • Leider wird dies immer noch Würgen auf die überschrift.
    • Genau das, was ich suchte, danke!
    InformationsquelleAutor wye.bee
  3. 1

    Habe ich nicht verwendet DictReader vor, aber Sie konnte nur tun dies, um den Wert:

    ...
for row in pol:
    col1 = float(row["Col1"]) # or int()
    ...

    Verwenden und dann col1 durch, Sie konnten wohl auch Bearbeiten Sie das Wörterbuch:

    row["Col1"] = float(row["Col1"])

    Aber es hängt davon ab, was Sie wollen, verwenden Sie die Zeile für später.

    InformationsquelleAutor djhoese
  4. 0

    Sieht es aus wie Sie wollen, Col1, um ein array von zahlen, so würden Sie brauchen, um zu konvertieren row["Spalte1"], um eine Zahl, ob oder nicht Sie waren zu vergleichen mit einer Zahl. So konvertieren Sie es!

    InformationsquelleAutor Scott Hunter
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