如何将此词典列表转换为 csv 文件？

Question

我有一个看起来像这样的字典列表：

toCSV = [{'name':'bob','age':25,'weight':200},{'name':'jim','age':31,'weight':180}]

我应该怎么做才能将其转换为如下所示的 csv 文件：

name,age,weight
bob,25,200
jim,31,180

Answer 1

import csv
toCSV = [{'name':'bob','age':25,'weight':200},
         {'name':'jim','age':31,'weight':180}]
keys = toCSV[0].keys()
with open('people.csv', 'w', newline='')  as output_file:
    dict_writer = csv.DictWriter(output_file, keys)
    dict_writer.writeheader()
    dict_writer.writerows(toCSV)

Answer 2

在 python 3 中，事情有点不同，但方式更简单，更不容易出错。 告诉 CSV 你的文件应该用utf8编码打开是个好主意，因为它使数据更容易被其他人移植（假设你没有使用更严格的编码，比如latin1 ）

import csv
toCSV = [{'name':'bob','age':25,'weight':200},
         {'name':'jim','age':31,'weight':180}]
with open('people.csv', 'w', encoding='utf8', newline='') as output_file:
    fc = csv.DictWriter(output_file, 
                        fieldnames=toCSV[0].keys(),

                       )
    fc.writeheader()
    fc.writerows(toCSV)

• 请注意，python 3 中的csv需要newline=''参数，否则在 excel/opencalc 中打开时，您的 CSV 中会出现空行。

或者：我更喜欢使用pandas模块中的 csv 处理程序。 我发现它更能容忍编码问题，当加载文件时， pandas 会自动将 CSV 中的字符串数字转换为正确的类型（int、float 等）。

import pandas
dataframe = pandas.read_csv(filepath)
list_of_dictionaries = dataframe.to_dict('records')
dataframe.to_csv(filepath)

笔记：

• 如果你给它一个路径，pandas 会为你打开文件，并且在 python3 中默认为utf8 ，并找出标题。
• 数据框与 CSV 提供的结构不同，因此您在加载时添加一行以获得相同的内容： dataframe.to_dict('records')
• pandas 还可以更轻松地控制 csv 文件中的列顺序。 默认情况下，它们按字母顺序排列，但您可以指定列顺序。 使用 vanilla csv模块，您需要为其提供OrderedDict否则它们将以随机顺序出现（如果在 python < 3.5 中工作）。 有关更多信息，请参阅： 在 Python Pandas DataFrame 中保留列顺序。

Answer 3

这是当你有一个字典列表时：

import csv
with open('names.csv', 'w') as csvfile:
    fieldnames = ['first_name', 'last_name']
    writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
    writer.writeheader()
    writer.writerow({'first_name': 'Baked', 'last_name': 'Beans'})

Answer 4

因为@User 和@BiXiC 在此处寻求 UTF-8 的帮助，这是@Matthew 的解决方案的变体。 （我不允许发表评论，所以我正在回答。）

import unicodecsv as csv
toCSV = [{'name':'bob','age':25,'weight':200},
         {'name':'jim','age':31,'weight':180}]
keys = toCSV[0].keys()
with open('people.csv', 'wb') as output_file:
    dict_writer = csv.DictWriter(output_file, keys)
    dict_writer.writeheader()
    dict_writer.writerows(toCSV)

Answer 5

这是另一个更通用的解决方案，假设您没有行列表（可能它们不适合内存）或标题的副本（可能write_csv函数是通用的）：

def gen_rows():
    yield OrderedDict(name='bob', age=25, weight=200)
    yield OrderedDict(name='jim', age=31, weight=180)

def write_csv():
    it = genrows()
    first_row = it.next()  # __next__ in py3
    with open("people.csv", "w") as outfile:
        wr = csv.DictWriter(outfile, fieldnames=list(first_row))
        wr.writeheader()
        wr.writerow(first_row)
        wr.writerows(it)

注意：这里使用的 OrderedDict 构造函数仅保留 python > 3.4 中的顺序。 如果顺序很重要，请使用OrderedDict([('name', 'bob'),('age',25)])形式。

Answer 6

import csv

with open('file_name.csv', 'w') as csv_file:
    writer = csv.writer(csv_file)
    writer.writerow(('colum1', 'colum2', 'colum3'))
    for key, value in dictionary.items():
        writer.writerow([key, value[0], value[1]])

这将是将数据写入.csv文件的最简单方法

Answer 7

import csv
toCSV = [{'name':'bob','age':25,'weight':200},
         {'name':'jim','age':31,'weight':180}]
header=['name','age','weight']     
try:
   with open('output'+str(date.today())+'.csv',mode='w',encoding='utf8',newline='') as output_to_csv:
       dict_csv_writer = csv.DictWriter(output_to_csv, fieldnames=header,dialect='excel')
       dict_csv_writer.writeheader()
       dict_csv_writer.writerows(toCSV)
   print('\nData exported to csv succesfully and sample data')
except IOError as io:
    print('\n',io)

Answer 8

Pandas 的简短解决方案

import pandas as pd

list_of_dicts = [
    {'name': 'bob', 'age': 25, 'weight': 200},
    {'name': 'jim', 'age': 31, 'weight': 180},
]

df = pd.DataFrame(list_of_dicts) 
df.to_csv("names.csv", index=False)