python中csv.DictReader()方法怎么使用

本篇内容介绍了“python中csv.DictReader()方法怎么使用”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

简单使用csv.DictReader()方法

示例代码1：

import csvf = open('sample','r',encoding='utf8')reader = csv.DictReader(f)print(reader) # <csv.DictReader object at 0x000002241D730FD0>for line in reader: # reader为了方便理解我们可以把它看成是一个列表嵌套OrderedDict(一种长相类似于列表的数据类型)    print(line) # OrderedDict([('id', '1'), ('name', 'jason'), ('age', '18')])

sample为一个txt文件，文件内容如下：

id,name,age1,jason,182,jian,203,xiaoming,304,dog,40

代码运行在终端输出的结果为：

<csv.DictReader object at 0x000001FCF6FA0FD0>    # 来自于示例代码1中的print(reader)
OrderedDict([('id', '1'), ('name', 'jason'), ('age', '18')])    # 来自于示例代码1中的print(line)
1 jason 18    # 来自于示例代码1中的print(line['id'],line['name'],line['age'])
OrderedDict([('id', '2'), ('name', 'jian'), ('age', '20')])
2 jian 20
OrderedDict([('id', '3'), ('name', 'xiaoming'), ('age', '30')])
3 xiaoming 30
OrderedDict([('id', '4'), ('name', 'dog'), ('age', '40')])
4 dog 40

OrderedDict是一种长相类似于列表的数据类型，该列表中嵌套着元组例：line = OrderedDict([('id', '1'), ('name', 'jason'), ('age', '18')])，每个元组中的第一个元素为键，第二个元素为值（类似于字典），每个元组中的键是哪里来的呢？==默认情况下（可以自己设置的）==csv.DictReader()读到的第一行数据就是键。并且可以通过索引的方法来取出OrderedDict数据中的值print(line['id'],line['name'],line['age']) # 可以通过键进行索引取值（类似于字典）。

使用csv.DictReader()之fieldnames参数

在reader = csv.DictReader(f,fieldnames=['new_id','new_name','new_age'])中添加参数fieldnames=['new_id','new_name','new_age']用来指定键。

示例代码2：

import csvf = open('sample','r',encoding='utf8')# 通过fieldnames参数指定字段reader = csv.DictReader(f,fieldnames=['new_id','new_name','new_age'])head_row = next(reader) # next()方法用于移动指针print(reader) # <csv.DictReader object at 0x000002241D730FD0>for line in reader: # reader为了方便理解我们可以把它看成是一个列表嵌套OrderedDict(一种长相类似于列表的数据类型)    print(line) # OrderedDict([('new_id', '2'), ('new_name', 'jian'), ('new_age', '20')])     # 通过指定的字段进行索引取值并打印输出    print(line['new_id'],line['new_name'],line['new_age']) # 可以通过键进行索引取值（类似于字典）

next()方法用于移动指针，示例代码2中的head_row = next(reader)获取的是第一行数据存储在head_row中，执行一次next()指针移动一行，此时指针已经移动到了第二行开头，再次读数据的时候，就从第二行开始读取。如果不执行head_row = next(reader)则输出中还会多出这样的结果OrderedDict([('new_id', 'id'), ('new_name', 'name'), ('new_age', 'age')])第一行数据也被算在了其中。

代码运行在终端输出的结果为：

<csv.DictReader object at 0x000001D329CF2080>    # 来自于示例代码2的print(reader) 
OrderedDict([('new_id', '1'), ('new_name', 'jason'), ('new_age', '18')])    # 来自于示例代码2的print(line)
1 jason 18    # 来自于示例代码2的print(line['new_id'],line['new_name'],line['new_age'])
OrderedDict([('new_id', '2'), ('new_name', 'jian'), ('new_age', '20')])
2 jian 20
OrderedDict([('new_id', '3'), ('new_name', 'xiaoming'), ('new_age', '30')])
3 xiaoming 30
OrderedDict([('new_id', '4'), ('new_name', 'dog'), ('new_age', '40')])
4 dog 40

使用csv.DictReader()之restkey参数

如果读取的行具有比键名序列更多的值，此时则会将剩余的数据作为值添加到restkey中的键下面。此时我们修改sample文件多添加一列数据。
在reader = csv.DictReader(f,fieldnames=['new_id','new_name','new_age'],restkey='hobby')中添加restkey='hobby'用来指定接收多余值的键，并且要注意restkey只能传入一个值，不能传入列表，元组数据类型。

sample为一个txt文件，文件内容如下：

id,name,age1,jason,18,dbj2,jian,20,lol3,xiaoming,30,game4,dog,40,noting

示例代码3：

import csvf = open('sample','r',encoding='utf8')# 通过fieldnames参数指定字段,超出fieldnames中键数量的值，用restkey中的键来接收reader = csv.DictReader(f,fieldnames=['new_id','new_name','new_age'],restkey='hobby')head_row = next(reader) # next用于移动指针print(reader) # <csv.DictReader object at 0x000002241D730FD0>for line in reader: # reader为了方便理解我们可以把它看成是一个列表嵌套OrderedDict(一种长相类似于列表的数据类型)    print(line) # OrderedDict([('new_id', '2'), ('new_name', 'jian'), ('new_age', '20')])     # 通过指定的字段进行索引取值并打印输出    print(line['new_id'],line['new_name'],line['new_age'],line['hobby']) # 可以通过键进行索引取值（类似于字典）

代码运行在终端输出的结果为：

<csv.DictReader object at 0x000001CB6B6030F0>    # 来自于示例代码3的print(reader) 
OrderedDict([('new_id', '1'), ('new_name', 'jason'), ('new_age', '18'), ('hobby', ['dbj'])]) # 来自于示例代码3的print(line)
1 jason 18    # 来自于示例代码3的print(line['new_id'],line['new_name'],line['new_age'])
OrderedDict([('new_id', '2'), ('new_name', 'jian'), ('new_age', '20'), ('hobby', ['lol'])])
2 jian 20
OrderedDict([('new_id', '3'), ('new_name', 'xiaoming'), ('new_age', '30'), ('hobby', ['game'])])
3 xiaoming 30
OrderedDict([('new_id', '4'), ('new_name', 'dog'), ('new_age', '40'), ('hobby', ['noting'])])
4 dog 40

从代码运行结果中我们会发现多出来的值，确实使用restkey指定的键restkey='hobby'来接收了OrderedDict([('new_id', '1'), ('new_name', 'jason'), ('new_age', '18'), ('hobby', ['dbj'])])
注意虽然多余的键可以用restkey指定的键接收，但是却无法通过索引打印出来，也就是执行print(line["hobby"])的话就会报错KeyError: 'hobby'。

使用csv.DictReader()之restval参数

如果读取的行具有比键名序列更少的值，此时剩余的键则会使用可选参数restval中的值。此时我们修改sample文件多添加一列数据。
在reader = csv.DictReader(f,fieldnames=['new_id','new_name','new_age','hobby'],restval='others')中添加restval='others'用来指定键对应值为空时的默认值，并且要注意restval也只能传入一个值，不能传入列表，元组数据类型。

sample为一个txt文件，文件内容如下：

id,name,age1,jason,182,jian,20,lol3,xiaoming,304,dog,40,noting

示例代码4：

import csvf = open('sample','r',encoding='utf8')# 通过fieldnames参数指定字段,超出fieldnames中键数量的值，用restkey中的键来接收reader = csv.DictReader(f,fieldnames=['new_id','new_name','new_age','hobby'],restval='others')head_row = next(reader) # next用于移动指针# print(reader) # <csv.DictReader object at 0x000002241D730FD0>for line in reader: # reader为了方便理解我们可以把它看成是一个列表嵌套OrderedDict(一种长相类似于列表的数据类型)    print(line) # OrderedDict([('new_id', '1'), ('new_name', 'jason'), ('new_age', '18'), ('hobby', 'others')])     # 通过指定的字段进行索引取值并打印输出    print(line['new_id'],line['new_name'],line['new_age'],line['hobby']) # 可以通过键进行索引取值（类似于字典）

代码运行在终端输出的结果为：

OrderedDict([('new_id', '1'), ('new_name', 'jason'), ('new_age', '18'), ('hobby', 'others')])  # 来自于示例代码4的print(line)
1 jason 18 others  # 来自于示例代码4的print(line['new_id'],line['new_name'],line['new_age'],line['hobby'])
OrderedDict([('new_id', '2'), ('new_name', 'jian'), ('new_age', '20'), ('hobby', 'lol')])
2 jian 20 lol
OrderedDict([('new_id', '3'), ('new_name', 'xiaoming'), ('new_age', '30'), ('hobby', 'others')])3 xiaoming 30 others
OrderedDict([('new_id', '4'), ('new_name', 'dog'), ('new_age', '40'), ('hobby', 'noting')])
4 dog 40 noting

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