¿Crear un diccionario a partir de un archivo csv?

Estoy tratando de crear un diccionario a partir de un archivo csv. La primera columna del archivo csv contiene claves únicas y la segunda columna contiene valores. Cada fila del archivo csv representa una clave única, un par de valores dentro del diccionario. Traté de usar las clases csv.DictReadery csv.DictWriter, pero solo pude descubrir cómo generar un nuevo diccionario para cada fila. Quiero un diccionario Aquí está el código que estoy tratando de usar:

import csv

with open('coors.csv', mode='r') as infile:
    reader = csv.reader(infile)
    with open('coors_new.csv', mode='w') as outfile:
    writer = csv.writer(outfile)
    for rows in reader:
        k = rows[0]
        v = rows[1]
        mydict = {k:v for k, v in rows}
    print(mydict)

Cuando ejecuto el código anterior, obtengo un ValueError: too many values to unpack (expected 2). ¿Cómo creo un diccionario a partir de un archivo csv? Gracias.

Creo que la sintaxis que buscabas es la siguiente:

import csv

with open('coors.csv', mode='r') as infile:
    reader = csv.reader(infile)
    with open('coors_new.csv', mode='w') as outfile:
        writer = csv.writer(outfile)
        mydict = {rows[0]:rows[1] for rows in reader}

Alternativamente, para python <= 2.7.1, desea:

mydict = dict((rows[0],rows[1]) for rows in reader)

Abra el archivo llamando a abrir y luego csv.DictReader.

input_file = csv.DictReader(open("coors.csv"))

Puede iterar sobre las filas del objeto lector de archivos csv dictando iterando sobre input_file.

for row in input_file:
    print(row)

O Para acceder solo a la primera línea

dictobj = csv.DictReader(open('coors.csv')).next() 

ACTUALIZACIÓN En las versiones de Python 3+, este código cambiaría un poco:

reader = csv.DictReader(open('coors.csv'))
dictobj = next(reader) 

import csv
reader = csv.reader(open('filename.csv', 'r'))
d = {}
for row in reader:
   k, v = row
   d[k] = v

Esto no es elegante, sino una solución de una línea que utiliza pandas.

import pandas as pd
pd.read_csv('coors.csv', header=None, index_col=0, squeeze=True).to_dict()

Si desea especificar dtype para su índice (no se puede especificar en read_csv si usa el argumento index_col debido a un error ):

import pandas as pd
pd.read_csv('coors.csv', header=None, dtype={0: str}).set_index(0).squeeze().to_dict()

Solo tienes que convertir csv.reader a dict:

~ >> cat > 1.csv
key1, value1
key2, value2
key2, value22
key3, value3

~ >> cat > d.py
import csv
with open('1.csv') as f:
    d = dict(filter(None, csv.reader(f)))

print(d)

~ >> python d.py
{'key3': ' value3', 'key2': ' value22', 'key1': ' value1'}

También puedes usar numpy para esto.

from numpy import loadtxt
key_value = loadtxt("filename.csv", delimiter=",")
mydict = { k:v for k,v in key_value }

Sugeriría agregar if rowsen caso de que haya una línea vacía al final del archivo

import csv
with open('coors.csv', mode='r') as infile:
    reader = csv.reader(infile)
    with open('coors_new.csv', mode='w') as outfile:
        writer = csv.writer(outfile)
        mydict = dict(row[:2] for row in reader if row)

Solución de una línea

import pandas as pd

dict = {row[0] : row[1] for _, row in pd.read_csv("file.csv").iterrows()}

Si está de acuerdo con el uso del paquete numpy, puede hacer algo como lo siguiente:

import numpy as np

lines = np.genfromtxt("coors.csv", delimiter=",", dtype=None)
my_dict = dict()
for i in range(len(lines)):
   my_dict[lines[i][0]] = lines[i][1]

Para archivos csv simples, como los siguientes

id,col1,col2,col3
row1,r1c1,r1c2,r1c3
row2,r2c1,r2c2,r2c3
row3,r3c1,r3c2,r3c3
row4,r4c1,r4c2,r4c3

Puede convertirlo en un diccionario de Python utilizando solo elementos integrados.

with open(csv_file) as f:
    csv_list = [[val.strip() for val in r.split(",")] for r in f.readlines()]

(_, *header), *data = csv_list
csv_dict = {}
for row in data:
    key, *values = row   
    csv_dict[key] = {key: value for key, value in zip(header, values)}

Esto debería producir el siguiente diccionario

{'row1': {'col1': 'r1c1', 'col2': 'r1c2', 'col3': 'r1c3'},
 'row2': {'col1': 'r2c1', 'col2': 'r2c2', 'col3': 'r2c3'},
 'row3': {'col1': 'r3c1', 'col2': 'r3c2', 'col3': 'r3c3'},
 'row4': {'col1': 'r4c1', 'col2': 'r4c2', 'col3': 'r4c3'}}

Nota: Los diccionarios de Python tienen claves únicas, por lo que si su archivo csv tiene duplicados ids, debe agregar cada fila a una lista.

for row in data:
    key, *values = row

    if key not in csv_dict:
            csv_dict[key] = []

    csv_dict[key].append({key: value for key, value in zip(header, values)})

Puedes usar esto, es genial:

import dataconverters.commas as commas
filename = 'test.csv'
with open(filename) as f:
      records, metadata = commas.parse(f)
      for row in records:
            print 'this is row in dictionary:'+rowenter code here

Se han publicado muchas soluciones y me gustaría contribuir con la mía, que funciona para un número diferente de columnas en el archivo CSV. Crea un diccionario con una clave por columna, y el valor de cada clave es una lista con los elementos en dicha columna.

    input_file = csv.DictReader(open(path_to_csv_file))
    csv_dict = {elem: [] for elem in input_file.fieldnames}
    for row in input_file:
        for key in csv_dict.keys():
            csv_dict[key].append(row[key])

con pandas, es mucho más fácil, por ejemplo. asumiendo que tiene los siguientes datos como CSV y llamémoslo test.txt/ test.csv(usted sabe que CSV es una especie de archivo de texto)

a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8

ahora usando pandas

import pandas as pd
df = pd.read_csv("./text.txt")
df_to_doct = df.to_dict()

para cada fila, sería

df.to_dict(orient='records')

y eso es.

Trate de usar una defaultdicty DictReader.

import csv
from collections import defaultdict
my_dict = defaultdict(list)

with open('filename.csv', 'r') as csv_file:
    csv_reader = csv.DictReader(csv_file)
    for line in csv_reader:
        for key, value in line.items():
            my_dict[key].append(value)

Vuelve:

{'key1':[value_1, value_2, value_3], 'key2': [value_a, value_b, value_c], 'Key3':[value_x, Value_y, Value_z]}