Python importiert CSV in die Liste

Ich habe eine CSV-Datei mit etwa 2000 Datensätzen.

Jeder Datensatz hat eine Zeichenfolge und eine Kategorie:

This is the first line,Line1
This is the second line,Line2
This is the third line,Line3

Ich muss diese Datei in eine Liste einlesen, die so aussieht:

data = [('This is the first line', 'Line1'),
        ('This is the second line', 'Line2'),
        ('This is the third line', 'Line3')]

Wie kann ich diese CSV-Datei mit Python in die Liste importieren, die ich benötige?

Verwendung der csv-Modul:

import csv

with open('file.csv', newline="") as f:
    reader = csv.reader(f)
    data = list(reader)

print(data)

Ausgabe:

[['This is the first line', 'Line1'], ['This is the second line', 'Line2'], ['This is the third line', 'Line3']]

Wenn Sie Tupel benötigen:

import csv

with open('file.csv', newline="") as f:
    reader = csv.reader(f)
    data = [tuple(row) for row in reader]

print(data)

Ausgabe:

[('This is the first line', 'Line1'), ('This is the second line', 'Line2'), ('This is the third line', 'Line3')]

Alte Python 2-Antwort, die auch die verwendet csv Modul:

import csv
with open('file.csv', 'rb') as f:
    reader = csv.reader(f)
    your_list = list(reader)

print your_list
# [['This is the first line', 'Line1'],
#  ['This is the second line', 'Line2'],
#  ['This is the third line', 'Line3']]

Aktualisiert für Python 3:

import csv

with open('file.csv', newline="") as f:
    reader = csv.reader(f)
    your_list = list(reader)

print(your_list)

Ausgabe:

[['This is the first line', 'Line1'], ['This is the second line', 'Line2'], ['This is the third line', 'Line3']]

Pandas ist ziemlich gut im Umgang mit Daten. Hier ist ein Beispiel, wie man es verwendet:

import pandas as pd

# Read the CSV into a pandas data frame (df)
#   With a df you can do many things
#   most important: visualize data with Seaborn
df = pd.read_csv('filename.csv', delimiter=",")

# Or export it in many ways, e.g. a list of tuples
tuples = [tuple(x) for x in df.values]

# or export it as a list of dicts
dicts = df.to_dict().values()

Ein großer Vorteil ist, dass Pandas automatisch mit Kopfzeilen umgeht.

Falls Sie noch nichts davon gehört haben Seegeborenempfehle ich einen Blick darauf.

Siehe auch: Wie lese und schreibe ich CSV-Dateien mit Python?

Pandas Nr. 2

import pandas as pd

# Get data - reading the CSV file
import mpu.pd
df = mpu.pd.example_df()

# Convert
dicts = df.to_dict('records')

Der Inhalt von df ist:

     country   population population_time    EUR
0    Germany   82521653.0      2016-12-01   True
1     France   66991000.0      2017-01-01   True
2  Indonesia  255461700.0      2017-01-01  False
3    Ireland    4761865.0             NaT   True
4      Spain   46549045.0      2017-06-01   True
5    Vatican          NaN             NaT   True

Der Inhalt von Diktaten ist

[{'country': 'Germany', 'population': 82521653.0, 'population_time': Timestamp('2016-12-01 00:00:00'), 'EUR': True},
 {'country': 'France', 'population': 66991000.0, 'population_time': Timestamp('2017-01-01 00:00:00'), 'EUR': True},
 {'country': 'Indonesia', 'population': 255461700.0, 'population_time': Timestamp('2017-01-01 00:00:00'), 'EUR': False},
 {'country': 'Ireland', 'population': 4761865.0, 'population_time': NaT, 'EUR': True},
 {'country': 'Spain', 'population': 46549045.0, 'population_time': Timestamp('2017-06-01 00:00:00'), 'EUR': True},
 {'country': 'Vatican', 'population': nan, 'population_time': NaT, 'EUR': True}]

Pandas Nr. 3

import pandas as pd

# Get data - reading the CSV file
import mpu.pd
df = mpu.pd.example_df()

# Convert
lists = [[row[col] for col in df.columns] for row in df.to_dict('records')]

Der Inhalt von lists ist:

[['Germany', 82521653.0, Timestamp('2016-12-01 00:00:00'), True],
 ['France', 66991000.0, Timestamp('2017-01-01 00:00:00'), True],
 ['Indonesia', 255461700.0, Timestamp('2017-01-01 00:00:00'), False],
 ['Ireland', 4761865.0, NaT, True],
 ['Spain', 46549045.0, Timestamp('2017-06-01 00:00:00'), True],
 ['Vatican', nan, NaT, True]]

Update für Python3:

import csv
from pprint import pprint

with open('text.csv', newline="") as file:
    reader = csv.reader(file)
    res = list(map(tuple, reader))

pprint(res)

Ausgabe:

[('This is the first line', ' Line1'),
 ('This is the second line', ' Line2'),
 ('This is the third line', ' Line3')]

Wenn csvfile ein Dateiobjekt ist, sollte es mit geöffnet werden newline="".
csv-Modul

Wenn Sie sicher sind, dass Ihre Eingabe keine Kommas enthält, außer um die Kategorie zu trennen, können Sie die Datei Zeile für Zeile lesen und Teilt an ,und verschieben Sie dann das Ergebnis auf List

Das heißt, es sieht so aus, als würden Sie sich eine CSV-Datei ansehen, also sollten Sie die Verwendung in Betracht ziehen die Module dafür

result = []
for line in text.splitlines():
    result.append(tuple(line.split(",")))

Du kannst den … benutzen list() Funktion zum Konvertieren des CSV-Reader-Objekts in eine Liste

import csv

with open('input.csv', newline="") as csv_file:
    reader = csv.reader(csv_file, delimiter=",")
    rows = list(reader)
    print(rows)