Как вы создаете вложенный dict в Python?

У меня есть 2 файла CSV: «Данные» и «Отображение»:

• Файл 'Mapping' имеет 4 колонки: Device_Name, GDN, Device_Type, и Device_OS. Все четыре столбца заполнены.
• Файл «Данные» содержит те же столбцы, Device_Nameзаполненный столбец, а остальные три столбца пустые.
• Я хочу , чтобы мой код Python , чтобы открыть оба файла и для каждого Device_Nameв файле данных, карта его GDN, Device_Typeи Device_OSзначение из файла сопоставления.

Я знаю, как использовать dict, когда присутствуют только 2 столбца (необходимо сопоставить 1), но я не знаю, как этого добиться, когда нужно сопоставить 3 столбца.

Ниже приведен код, с помощью которого я попытался выполнить сопоставление Device_Type:

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)

Это возвращается Attribute Error.

После некоторых исследований, я думаю, что мне нужно создать вложенный дикт, но я понятия не имею, как это сделать.

Вложенный dict - это словарь в словаре. Очень простая вещь

>>> d = {}
>>> d['dict1'] = {}
>>> d['dict1']['innerkey'] = 'value'
>>> d
{'dict1': {'innerkey': 'value'}}

Вы также можете использовать пакет defaultdictиз collectionsпакета для облегчения создания вложенных словарей.

>>> 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'}}

Вы можете заполнить это, как вы хотите.

Я бы порекомендовал в вашем коде что-то вроде следующего:

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

Согласно вашему комментарию :

может быть код выше запутывает вопрос. Моя проблема в двух словах: у меня есть 2 файла a.csv b.csv, a.csv имеет 4 столбца ijkl, b.csv также имеет эти столбцы. Я вроде ключевых столбцов для этих CSV-файлов. Столбец jkl пуст в a.csv, но заполнен в b.csv. Я хочу отобразить значения столбцов jk l, используя 'i` в качестве ключевого столбца из файла b.csv в файл a.csv

Мое предложение было бы что - то вроде этого (без использования defaultdict):

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:]))

Обратите внимание, что для разбора CSV-файлов существует модуль CSV .

ОБНОВЛЕНИЕ : для произвольной длины вложенного словаря, перейдите к этому ответу .

Используйте функцию defaultdict из коллекций.

Высокая производительность: «если ключ не в поле зрения» очень дорого, когда набор данных большой.

Низкие эксплуатационные расходы: сделать код более читабельным и легко расширяемым.

from collections import defaultdict

target_dict = defaultdict(dict)
target_dict[key1][key2] = val

Для произвольных уровней вложенности:

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})})})

При использовании defaultdict и аналогичных вложенных модулей dict, таких как nested_dict, важно помнить , что поиск несуществующего ключа может непреднамеренно создать новую запись ключа в dict и вызвать большой хаос.

Вот пример Python3 с nested_dictмодулем:

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')

Выход:

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