如何在python中将CSV转换为更结构化的字典？

Question

假设我有以下CSV：

Type   Name        Application  

Vegetable   Lettuce    StoreA
Fruit       Apple      StoreB
Vegetable   Orange     StoreB
Fruit       Pear       StoreC
Dairy       Milk       StoreA
Fruit       Plum       StoreB
Fruit       Plum       StoreA

是否有一些Python简单的方法，让我基于某些领域我期望能够产生结构化字典“崩溃？” 例如，通过依次指定“类型”，“应用程序”，“名称” ...，它将创建仅具有三个键“ Vegetable”，“ Fruit”，“ Dairy”的字典。

蔬菜将只有“ StoreA”和“ StoreB”，水果将只有“ Store B”和“ C”（即使在商店B中有梅子也没有重复的商店B）

而钻探到dict最深的层次就是结果。 做到这一点的最佳方法是什么？ 赞赏语法。

Answer 1

由于这似乎并不像一个有关分析CSV的问题，我会假设你可以得到你的数据导入使用以下格式csv.DictReader或其他一些方法：

rows = [{'Type': 'Vegetable', 'Name': 'Lettuce', 'Application': 'StoreA'},
        {'Type': 'Fruit', 'Name': 'Apple', 'Application': 'StoreB'},
        {'Type': 'Vegetable', 'Name': 'Orange', 'Application': 'StoreB'},
        {'Type': 'Fruit', 'Name': 'Pear', 'Application': 'StoreC'},
        {'Type': 'Dairy', 'Name': 'Milk', 'Application': 'StoreA'},
        {'Type': 'Fruit', 'Name': 'Plum', 'Application': 'StoreB'},
        {'Type': 'Fruit', 'Name': 'Plum', 'Application': 'StoreA'}]

一旦有了它，这就是创建您要查找的嵌套字典的一种选择：

result = {}
for row in rows:
    stores = result.setdefault(row['Type'], {})
    names = stores.setdefault(row['Application'], [])
    names.append(row['Name'])

>>> pprint.pprint(result)
{'Dairy': {'StoreA': ['Milk']},
 'Fruit': {'StoreA': ['Plum'],
           'StoreB': ['Apple', 'Plum'],
           'StoreC': ['Pear']},
 'Vegetable': {'StoreA': ['Lettuce'],
               'StoreB': ['Orange']}}

您当然可以将for循环的内容放在一行上：

for row in rows:
    result.setdefault(row['Type'], {}).setdefault(row['Application'], []).append(row['Name'])