csvのデータを辞書にしたいが上手くいかない

Question

csvのデータを辞書にしたいが上手くいかないです。
画像のようなcsvデータがあります。

このデータを、
data辞書に、

{"Tom":["AmericaCalforniaSan Diego2-3-40"],"Juddy":["AustorariaNew South WalesSydneyRyde city1-60"]}という形にしたいです。

コードに、
df = pd.read_csv("user.csv")

data ={}
for name, adress in df.iterrows():
    name=str(name)
    adress=str(adress)
    if name not in data:
        data[name] = []
    data[name].append(adress)

とコードを書くと、

{"Tom": ["1                                                                                              AmericaCalforniaSan Diego2-3-40Name: 1, dtype: object"], "Juddy": ["2                                                                                                                                              AustorariaNew South WalesSydneyRyde city1-60Name: 2, dtype: object"]}

という意図した形でない辞書ができます。
Juddyキーのバリューは、”2AustorariaNew South WalesSydneyRyde city1-6”のようになっていて、2と余計なものが入っています。またName: 1, dtype: objectも余計です。

https://note.nkmk.me/python-pandas-dataframe-for-iteration/
のサイトを参考にして作りました。何が問題で、意図した辞書にならないのでしょうか？

Answer 1

問題解決能力が必要です。

データはしっかり読み取れているか？

私の環境では次のようになりました。

>>> df = pd.read_csv('user.csv')
>>> df
     Tom          America
0    Tom        Calfornia
1    Tom        San Diego
2    Tom           2-3-40
3  Juddy       Austoraria
4  Juddy  New South Wales
5  Juddy           Sydney
6  Juddy        Ryde city
7  Juddy             1-60

Tom と America が列方向のタグになってしまっています。
ヘッダーが無いことを示さないとダメです。

>>> df = pd.read_csv('user.csv', header=None)
>>> df
       0                1
0    Tom          America
1    Tom        Calfornia
2    Tom        San Diego
3    Tom           2-3-40
4  Juddy       Austoraria
5  Juddy  New South Wales
6  Juddy           Sydney
7  Juddy        Ryde city
8  Juddy             1-60

ループはしっかり回っているか？

覗いてみましょう。

>>> for name, address in df.iterrows():
...     print(name, address)
...
0 0        Tom
1    America
Name: 0, dtype: object
1 0          Tom
1    Calfornia
Name: 1, dtype: object
2 0          Tom
1    San Diego
Name: 2, dtype: object
3 0       Tom
1    2-3-40
Name: 3, dtype: object
4 0         Juddy
1    Austoraria
Name: 4, dtype: object
5 0              Juddy
1    New South Wales
Name: 5, dtype: object
6 0     Juddy
1    Sydney
Name: 6, dtype: object
7 0        Juddy
1    Ryde city
Name: 7, dtype: object
8 0    Juddy
1     1-60
Name: 8, dtype: object

使い方を誤っているようです。
『pandas iterrow』とググると、次のようなページに辿り着きます。

note.nkmk.me - pandas.DataFrameのforループ処理（イテレーション）

DataFrame.iterrows()メソッド

iterrows()メソッドを使うと、1行ずつ、インデックス名（行名）とその行のデータ（pandas.Series型）のタプル(index, Series)を取得できる。

タプルの第一要素はindexだそうです。
というわけで、次のように受け取れば良いことに気付きます。

for index, series in df.iterrows():
    name, address = series
    ...

あるいは

for index, (name, address) in df.iterrows():
    ...

このように、どこが間違っているのか探る能力が非常に重要です。

---

America Calfornia San Diego 2-3-40と表示するためには、str.joinを使いましょう。

Comments

[kaitotokai]

ありがとうございます、とても勉強になりました！！