Python importa CSV nella lista

Ho un file CSV con circa 2000 record.

Ogni record ha una stringa e una categoria:

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

Devo leggere questo file in un elenco simile al seguente:

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

Come posso importare questo CSV nell'elenco di cui ho bisogno usando Python?

Utilizzando il modulo CSV :

import csv

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

print(data)

Produzione:

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

Se hai bisogno di tuple:

import csv

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

print(data)

Produzione:

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

Vecchia risposta Python 2, anche usando il csvmodulo:

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']]

Aggiornato per Python 3 :

import csv

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

print(your_list)

Produzione:

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

Panda è piuttosto bravo a gestire i dati. Ecco un esempio su come usarlo:

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()

Un grande vantaggio è che i panda si occupano automaticamente delle righe di intestazione.

Se non ne hai sentito parlare Seaborn , ti consiglio di dare un'occhiata.

Guarda anche: Come posso leggere e scrivere file CSV con Python?

Panda # 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')

Il contenuto di df è:

     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

Il contenuto di dicts è

[{'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}]

Panda # 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')]

Il contenuto di listsè:

[['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]]

Aggiornamento per 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)

Produzione:

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

Se csvfile è un oggetto file, dovrebbe essere aperto con newline=''.
modulo csv

Se sei sicuro che non ci sono le virgole nel ingresso, diverso da quello di separare la categoria, è possibile leggere il file riga per riga e dividere su ,, quindi spingere il risultatoList

Detto questo, sembra che tu stia guardando un file CSV, quindi potresti prendere in considerazione l'utilizzo dei moduli per esso

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

Come già detto nei commenti, puoi usare la csvlibreria in Python. CSV significa valori separati da virgola che sembra esattamente il tuo caso: un'etichetta e un valore separati da una virgola.

Essendo una categoria e un tipo di valore, preferirei utilizzare un tipo di dizionario anziché un elenco di tuple.

Comunque nel codice qui sotto mostro entrambi i modi: dè il dizionario ed lè l'elenco delle tuple.

import csv

file_name = "test.txt"
try:
    csvfile = open(file_name, 'rt')
except:
    print("File not found")
csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=",")
d = dict()
l =  list()
for row in csvReader:
    d[row[1]] = row[0]
    l.append((row[0], row[1]))
print(d)
print(l)

Un semplice ciclo sarebbe sufficiente:

lines = []
with open('test.txt', 'r') as f:
    for line in f.readlines():
        l,name = line.strip().split(',')
        lines.append((l,name))

print lines

Purtroppo nessuna delle risposte esistenti è particolarmente soddisfacente.

Ecco una soluzione Python 3 semplice e completa, usando il modulo CSV .

import csv

with open('../resources/temp_in.csv', newline='') as f:
    reader = csv.reader(f, skipinitialspace=True)
    rows = list(reader)

print(rows)

Nota l' skipinitialspace=Trueargomento. Ciò è necessario poiché, purtroppo, il CSV di OP contiene spazi bianchi dopo ogni virgola.

Produzione:

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

Estendendo un po 'le tue esigenze e supponendo che non ti interessi l'ordine delle linee e desideri raggrupparle in categorie, la seguente soluzione potrebbe funzionare per te:

>>> fname = "lines.txt"
>>> from collections import defaultdict
>>> dct = defaultdict(list)
>>> with open(fname) as f:
...     for line in f:
...         text, cat = line.rstrip("\n").split(",", 1)
...         dct[cat].append(text)
...
>>> dct
defaultdict(<type 'list'>, {' CatA': ['This is the first line', 'This is the another line'], ' CatC': ['This is the third line'], ' CatB': ['This is the second line', 'This is the last line']})

In questo modo ottieni tutte le righe pertinenti disponibili nel dizionario sotto la categoria chiave.

Ecco il modo più semplice in Python 3.x di importare un CSV in un array multidimensionale e le sue sole 4 righe di codice senza importare nulla!

#pull a CSV into a multidimensional array in 4 lines!

L=[]                            #Create an empty list for the main array
for line in open('log.txt'):    #Open the file and read all the lines
    x=line.rstrip()             #Strip the \n from each line
    L.append(x.split(','))      #Split each line into a list and add it to the
                                #Multidimensional array
print(L)

Il prossimo è un pezzo di codice che utilizza il modulo CSV ma estrae i contenuti di file.csv in un elenco di dicts usando la prima riga che è un'intestazione della tabella CSV

import csv
def csv2dicts(filename):
  with open(filename, 'rb') as f:
    reader = csv.reader(f)
    lines = list(reader)
    if len(lines) < 2: return None
    names = lines[0]
    if len(names) < 1: return None
    dicts = []
    for values in lines[1:]:
      if len(values) != len(names): return None
      d = {}
      for i,_ in enumerate(names):
        d[names[i]] = values[i]
      dicts.append(d)
    return dicts
  return None

if __name__ == '__main__':
  your_list = csv2dicts('file.csv')
  print your_list