Python将字典写入csv并从csv读取字典

Question

我正在使用熊猫来处理数据帧。 我创建了一个数据框，其行如下： [id, vector]其中id是字符串类型，而vector是字典类型。

现在，当我将其写入csv文件时，该行如下所示（在csv文件中）：

25377bc2-d3b6-4699-a466-6b9f544e8ba3    {u'sport>sports event>world championship': 0.5058, u'sport>sports event': 0.7032, u'sport>soccer': 0.6377, u'lifestyle and leisure>game': 0.4673, u'sport>sports event>world cup': 0.6614, u'sport>sports event>international tournament': 0.454, u'sport>sports event>national tournament': 0.541, u'sport': 0.9069, u'sport>sports organisations>international federation': 0.5046, u'sport>sports organisations': 0.6982}    

我试图将其从csv读回pandas数据帧，但是当我查看曾经是dict的vector的类型时，现在是<type 'str'>

我知道我可以用泡菜解决，并将该熊猫数据帧保存到泡菜文件中。 但是有没有一种方法可以正确读取csv（其中的向量是字典类型）

Answer 1

我认为您可以使用json作为csv更好的结构来保存dicts 。

对于写使用to_json和读read_json与参数orient='records' ，感谢piRSquared发表评论：

df = pd.DataFrame({'vector':[{'a':1, 'b':3}, {'a':4, 'b':6}], 'ID':[2,3]})
print (df)
   ID            vector
0   2  {'b': 3, 'a': 1}
1   3  {'b': 6, 'a': 4}

df.to_json('file.json', orient='records')
   ID            vector
0   2  {'b': 3, 'a': 1}
1   3  {'b': 6, 'a': 4}

df = pd.read_json('file.json', orient='records')
print (df)

print (df.applymap(type))
              ID          vector
0  <class 'int'>  <class 'dict'>
1  <class 'int'>  <class 'dict'>

EDIT1：

如果需要相同的列顺序，则索引值使用：

df.to_json('file.json', orient='split')

df = pd.read_json('file.json', orient='split')