如何在Python中创建嵌套字典？

Question

我有2个CSV文件：“数据”和“映射”：

• ‘映射’文件有4列：Device_Name，GDN，Device_Type，和Device_OS。填充所有四个列。
• “数据”文件具有这些相同的列，其中Device_Name填充了列，而其他三列为空白。
• 我希望我的Python代码来打开这两个文件并为每个Device_Name数据文件，它的映射GDN，Device_Type以及Device_OS从映射文件中值。

我知道只有2列存在时才需要使用dict（需要映射1列），但是当需要映射3列时我不知道如何实现。

以下是我尝试完成的映射的代码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)

它返回Attribute Error。

经过研究后，我认为我需要创建一个嵌套的字典，但是我不知道如何执行此操作。

Answer 1

嵌套字典是字典中的字典。非常简单的事情。

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

你也可以使用一个defaultdict从collections包装，以方便创建嵌套的字典。

>>> 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'}}

---

您可以根据需要填充。

我建议在你的代码的东西 像 下面：

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

---

根据您的评论：

可能是上面的代码使这个问题感到困惑。我的问题简而言之：我有2个文件a.csv
b.csv，a.csv有4列ijkl，b.csv也有这些列。我是这些csv的关键列。jkl列在a.csv中为空，但在b.csv中填充。我想使用’i`作为键列将b.csv中的jk
l列的值映射到a.csv文件

我的建议是什么 像 这样（不使用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:]))

但是请注意，用于解析csv文件的是csv模块。