为了使用 python 字典统计 csv 数据，需要六个步骤：导入 csv 和 defaultdict 模块。打开 csv 文件。创建一个 defaultdict 数据结构。遍历 csv 行并将键和值添加到字典中。提取数据并将其添加到字典中。关闭 csv 文件。
使用Python字典统计CSV数据的步骤
步骤 1：导入必要模块
import csv from collections import defaultdict
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步骤 2：打开 CSV 文件
with open('data.csv', 'r') as csv_file:
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步骤 3：创建 defaultdict
立即学习“”；
data_dict = defaultdict(list)
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defaultdict 是一个内置的 Python 数据结构，它会在第一次访问不存在的键时自动创建该键并赋予其一个默认值。在我们的情况下，默认值是一个空列表。
步骤 4：遍历 CSV 行
csv_reader = csv.reader(csv_file) for row in csv_reader:
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步骤 5：提取数据并添加到字典
key = row[0] # 第一列作为键 value = row[1] # 第二列作为值 data_dict[key].append(value)
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这将根据键将值添加到字典中。如果键不存在，它将自动创建并初始化为空列表。
步骤 6：关闭 CSV 文件
csv_file.close()
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示例代码
import csv from collections import defaultdict with open('data.csv', 'r') as csv_file: data_dict = defaultdict(list) csv_reader = csv.reader(csv_file) for row in csv_reader: key = row[0] value = row[1] data_dict[key].append(value) csv_file.close()
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结果：
data_dict 将是一个字典，其中键是 CSV 文件的第一列，值是第二列中与该键相关联的值列表。
示例输出：
{'key1': ['value1', 'value2'], 'key2': ['value3'], 'key3': ['value4', 'value5']}
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以上就是使用字典统计CSV数据的步骤和示例代码的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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