Python - fractionnement des données sous forme de colonnes dans le fichier csv

J'ai des données dans un fichier csv qui ressemble à ça est importé comme cela.

import csv

with open('Half-life.csv', 'r') as f:
    data = list(csv.reader(f))

les données va sortir comme cela où il imprime les lignes comme data[0] = ['10', '2', '2'] et ainsi de suite.

Ce que je suis désireux, cependant, est de récupérer les données sous forme de colonnes au lieu de lignes, d'où, dans ce cas, il y a 3 colonnes.

  • vous pouvez installer les pandas? pandas.read_csv('Half-life.csv') ferait cela et en déduire propre type pour vous.
InformationsquelleAutor iron2man | 2016-06-07
  1. 3

    Vous pouvez créer trois listes distinctes, puis d'en ajouter à chaque utilisation csv.lecteur.

    import csv

c1 = []
c2 = []
c3 = []
with open('Half-life.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f, delimiter=',')
    for row in reader:
        c1.append(row[0])
        c2.append(row[1])
        c3.append(row[2])
    • Le for boucle pourrait être remplacé par columns = zip(*reader).
    InformationsquelleAutor Alexander
  2. 4

    Un peu plus automatique et flexible version de Alexander répondre:

    import csv
from collections import defaultdict

columns = defaultdict(list)
with open('Half-life.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f, delimiter=',')
    for row in reader:
        for i in range(len(row)):
            columns[i].append(row[i])
# Following line is only necessary if you want a key error for invalid column numbers
columns = dict(columns)

    Vous pouvez aussi le modifier pour utiliser les en-têtes de colonne au lieu de numéros de colonne.

    import csv
from collections import defaultdict

columns = defaultdict(list)
with open('Half-life.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f, delimiter=',')
    headers = next(reader)
    column_nums = range(len(headers)) # Do NOT change to xrange
    for row in reader:
        for i in column_nums:
            columns[headers[i]].append(row[i])
# Following line is only necessary if you want a key error for invalid column names
columns = dict(columns)
    InformationsquelleAutor jpmc26
  3. 2

    Une autre option, si vous avez numpy installé, vous pouvez utiliser loadtxt pour lire un fichier csv dans un tableau numpy. Ensuite, vous pouvez transposer le tableau si vous voulez plus de colonnes que de lignes (je n'ai pas été assez clair sur la façon dont vous vouliez que les données de chercher). Par exemple:

    import numpy as np
# Load data
data = np.loadtxt('csv_file.csv', delimiter=',')
# Transpose data if needs be
data = np.transpose(data)
    InformationsquelleAutor Ryan James