使用键创建字典,因为文件名值是内容
Create dictionary with keys as file names values are content
我有 4 个文件,我根据 csv 文件的名称创建了列表:
file_names['file1', 'file2', 'file3', 'file4']
并且在每个文件中我有超过 6-7 列。我可以使用以下代码获取列名:
for x in file_names:
df = pd.read_csv(path + x)
print(list(df.columns))
它工作正常,但我如何创建(不是手动)带有 for 循环的字典,其中键为 file_names
,值为 list(df.columns)
?
使用字典理解,nrows=0
是为了提高只读性能 header:
d = {x: pd.read_csv(path + x, nrows=0).columns.tolist() for x in file_names}
或循环读取 header by readline
:
d = {}
for x in file_names:
with open(x) as f:
d[x] = f.readline()
首先创建一个空的 dict
然后简单地将字典键值作为文件名,list(df.columns)
作为它的值,这会在 dict
:
file_names = ['file1', 'file2', 'file3', 'file4']
file_data = {}
for x in file_names:
df = pd.read_csv(path + x)
file_data[x] = list(df.columns)
我有 4 个文件,我根据 csv 文件的名称创建了列表:
file_names['file1', 'file2', 'file3', 'file4']
并且在每个文件中我有超过 6-7 列。我可以使用以下代码获取列名:
for x in file_names:
df = pd.read_csv(path + x)
print(list(df.columns))
它工作正常,但我如何创建(不是手动)带有 for 循环的字典,其中键为 file_names
,值为 list(df.columns)
?
使用字典理解,nrows=0
是为了提高只读性能 header:
d = {x: pd.read_csv(path + x, nrows=0).columns.tolist() for x in file_names}
或循环读取 header by readline
:
d = {}
for x in file_names:
with open(x) as f:
d[x] = f.readline()
首先创建一个空的 dict
然后简单地将字典键值作为文件名,list(df.columns)
作为它的值,这会在 dict
:
file_names = ['file1', 'file2', 'file3', 'file4']
file_data = {}
for x in file_names:
df = pd.read_csv(path + x)
file_data[x] = list(df.columns)