J'essaie d'écrire un dictionnaire imbriqué en python. J'ai un dictionnaire comme ci-dessous:
{'09-04-2018' : {1: 11, 2: 5, 3: 1, 4: 1, 5: 0} , '10-04-2018' : {1: 5, 2: 1, 3: 1, 4: 1, 5: 0}}
Et je voulais l'écrire quelque chose comme:
count,09-04-2018,10-04-2018
1,11,5
2,5,1
3,1,1
4,1,1
5,0,0
0
Vikash Singh
14 avril 2018 à 14:08
3 réponses
Meilleure réponse
Ce qui suit produit la sortie demandée:
data = {'09-04-2018' : {1: 11, 2: 5, 3: 1, 4: 1, 5: 0} , '10-04-2018' : {1: 5, 2: 1, 3: 1, 4: 1, 5: 0}}
rows = []
keys = sorted(data)
header = ['count'] + keys
counts = sorted(set(k for v in data.values() for k in v))
for count in counts:
l = [count]
for key in keys:
l.append(data[key].get(count))
rows.append(l)
print header
print rows
import csv
with open('output.csv', 'w') as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
writer.writerow(header)
writer.writerows(rows)
Cela crée les lignes avant de les écrire, il est possible de les écrire directement plutôt que de les ajouter à la liste et d'écrire le contenu de la liste.
Produit cette sortie:
count,09-04-2018,10-04-2018
1,11,5
2,5,1
3,1,1
4,1,1
5,0,0
2
Dan D.
14 avril 2018 à 11:25
Vous pouvez raccourcir votre code en utilisant zip:
import csv
d = {'09-04-2018' : {1: 11, 2: 5, 3: 1, 4: 1, 5: 0} , '10-04-2018' : {1: 5, 2: 1, 3: 1, 4: 1, 5: 0}}
with open('filename.csv', 'w') as f:
write = csv.writer(f)
full_rows = [i for h in [zip(*b.items()) for _, b in sorted(d.items(), key=lambda x:map(int, x[0].split('-')))] for i in h]
write.writerows([['counts']+[a for a, _ in sorted(d.items(), key=lambda x:map(int, x[0].split('-')))]]+list(zip(*[full_rows[0]]+full_rows[1::2])))
Production:
counts,09-04-2018,10-04-2018
1,11,5
2,5,1
3,1,1
4,1,1
5,0,0
0
Ajax1234
14 avril 2018 à 15:22
Si vous êtes prêt à utiliser une bibliothèque tierce, vous pouvez utiliser pandas:
import pandas as pd
d = {'09-04-2018' : {1: 11, 2: 5, 3: 1, 4: 1, 5: 0},
'10-04-2018' : {1: 5, 2: 1, 3: 1, 4: 1, 5: 0}}
# create dataframe from dictionary
df = pd.DataFrame.from_dict(d).reset_index().rename(columns={'index': 'count'})
# write dataframe to csv file
df.to_csv('file.csv', index=False)
print(df)
# count 09-04-2018 10-04-2018
# 0 1 11 5
# 1 2 5 1
# 2 3 1 1
# 3 4 1 1
# 4 5 0 0
1
jpp
14 avril 2018 à 11:38