根据给定的键从 dict 数据集中提取值

Question

ASCII 文本文件已作为 dict 加载。

如何根据给定的键从 dict 数据集中提取特定值？

例如：如果给定的键是“ John ”和“ Fraction ”，则可以提取（打印）值0.2 。

这是我的代码：

import csv


Name    = "Jenny"
Search = "Fraction"

dct = {}

#Open csv file
with open("./test_file.txt") as fp:
    #Open reader instance 
    reader = csv.reader(fp)
    #Skip header
    next(reader)
    #Iterate through rows and update dictionaries as you go 
    for row in reader:
        dct[row[0]] = row[1:]


#---- Find data entry
for item in dct:
    if item[0] == Name :
        print(item)
        dict = {key: i for i, key in enumerate(item)}
        break

print(dct)

原始 ASCII 文本文件如下所示：

Name            Fraction    Density   Temp      Gravity
John            0.0         100.0     10.0      12.3    
David           0.1         200.0     20.0      32.1    
Mary            0.2         300.0     30.0      65.4    
Dennis          0.3         400.0     40.0      43.2    
Jenny           0.2         500.0     50.0      98.7

Answer 1

使用您当前的策略，任务无法完成，因为您没有记录 header 键，如"Fraction" （您明确跳过标题）。 事实上，当我运行你的代码时，我得到了这个字典：

{'John            0.0         100.0     10.0      12.3    ': [],
 'David           0.1         200.0     20.0      32.1    ': [],
 'Mary            0.2         300.0     30.0      65.4    ': [],
 'Dennis          0.3         400.0     40.0      43.2    ': [],
 'Jenny           0.2         500.0     50.0      98.7': []}

请注意，每个键实际上是一个字符串，构成文件的一行。 这肯定不是您想要的，它可能是因为您尝试使用csv读取以空格分隔的文件，该文件用于解析逗号分隔的文件。

幸运的是，对于类似表格的数据，有一个简单的解决方案： pandas 。

>>> import pandas as pd

# Read the file, using whitespace as the delimiter between columns.
>>> df = pd.read_csv("test_file.txt", delim_whitespace=True)
>>> df
     Name  Fraction  Density  Temp  Gravity
0    John       0.0    100.0  10.0     12.3
1   David       0.1    200.0  20.0     32.1
2    Mary       0.2    300.0  30.0     65.4
3  Dennis       0.3    400.0  40.0     43.2
4   Jenny       0.2    500.0  50.0     98.7

现在您可以找到哪一行的名称为 John，并访问 Fraction 列的相应条目。

>>> float(df["Fraction"].loc[df["Name"] == "John"])
0.0
>>> float(df["Fraction"].loc[df["Name"] == "Jenny"])
0.2

如果您不想使用pandas ，另一种方法是创建一个将名称映射到数据列表的字典，并记录 header 以便您知道要访问列表的哪个条目。

>>> with open("test_file.txt", 'r') as infile:
        # Read the file, ignore space at the front or end, and separate the text by line.
...     text = infile.read().strip().split('\n')
...
# Get the header but ignore the Name label.
>>> header = text[0].split()[1:]

# Put the rest of the file in a dictionary.
>>> rows = [row.split() for row in text[1:]]
>>> data = {row[0]: [float(r) for r in row[1:]] for row in rows}

>>> header
['Fraction', 'Density', 'Temp', 'Gravity']
>>> data
{'John': [0.0, 100.0, 10.0, 12.3],
 'David': [0.1, 200.0, 20.0, 32.1],
 'Mary': [0.2, 300.0, 30.0, 65.4],
 'Dennis': [0.3, 400.0, 40.0, 43.2],
 'Jenny': [0.2, 500.0, 50.0, 98.7]}

>>> def access_entry(name, column):
...     return data[name][header.index(column)]
...
>>> access_entry("Jenny", "Fraction")
0.2