CSV 文件转储到 python 中的 yaml 文件

Question

我正在尝试将 .csv 文件转储到 .yml 文件中并已成功。唯一的问题是 .yml 文件中的语法不是我想要的。

我的 .csv 文件：

NAME,KEYWORDS
Adam,Football Hockey

我在哪里读取 .csv 文件并将其转储到 .yml 文件中：

import csv
import pandas
import yaml

""" Reading whole csv file with panda library """
df = pandas.read_csv('keywords.csv')


""" Dump DataFrame into getData.yml as yaml code """
with open('getData.yml', 'w') as outfile:
    yaml.dump(
        df.to_dict(orient='records'),
        outfile,
        sort_keys=False,
        width=72, 
        indent=4
    )

.yml 输出的外观：

-   NAME: Adam
    KEYWORDS: Football Hockey

我希望它看起来如何：

-   NAME: Adam
    KEYWORDS: Football, Hockey

我想在 Football 和 Hockey 之间加一个逗号。但如果我把它放在 .csv 文件中，它看起来会很奇怪，因为所有内容都从一开始就用逗号分隔。我该怎么做？

Answer 1

我用以下方法复制了你的数据框：

df = pd.read_csv(io.StringIO(
"""
NAME,KEYWORDS
Adam,Football Hockey
"""
), sep=",")

我假设可以有多个关键字，每个关键字用 space 分隔。要插入逗号，您可以使用 pandas 提供的 apply() 方法。

df.KEYWORDS = df.KEYWORDS.apply(lambda k: k.replace(" ", ", "))

然后运行其余代码以产生所需的结果。

Answer 2

你有 2 个选择：

在 CSV 文件中，如果逗号在引号内，则在解析过程中不会将其视为分隔符。这样，您的 CSV 文件将如下所示：

NAME,KEYWORDS
Adam,"Football, Hockey"

或者，您可以在阅读后处理 KEYWORDS 列。这会将以下内容添加到您的代码中：

df = pandas.read_csv('keywords.csv')
df["KEYWORDS"] = df["KEYWORDS"].apply(lambda x: ", ".join(x.split()))

Answer 3

接受的答案非常好。任务似乎是将 csv 文件转换为 yaml。如果是这样的话，pandas 库并不是真正必要的，因为内置的 csv 模块可以读取 csv 文件。

import csv
import yaml

with open('keywords.csv') as f:
    reader = csv.reader(f)
    next(reader) # skip header
    name_keywords = [ {'NAME': n, 'KEYWORDS': ', '.join(k.split())}
                      for n, k in reader ]

""" Dump DataFrame into getData.yml as yaml code """
with open('getData.yml', 'w') as outfile:
    yaml.dump(
        name_keywords,
        outfile,
        sort_keys=False,
        width=72, 
        indent=4
    )

CSV 文件转储到 python 中的 yaml 文件

CSV file dump to yaml file in python

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