Zeilen aus CSV mit Datum und Betrag einfüllen, wenn nötig

[alfer]

Guten Morgen,

Ich habe folgendes Problem / Denkfehler. Ich will aus einer CSV Datei die Beträge von fünf Datums (aus fünf Zeilen) auslesen und überprüfen. Dieser Code funktioniert so weit:

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import csv

file = open("C:/summen.csv", "r")

for line in file:
    for line in file:
        splitted = (line.strip().split(";"))
        if splitted[0] == "Zahltag":
              continue          
        if splitted[0] == "2020-12-31":
            y5 = splitted[0]
            d5 = splitted[1]
        elif splitted[0] == "2019-12-31":
            y4 = splitted[0]
            d4 = splitted[1]
        elif splitted[0] == "2018-12-31":
            y3 = splitted[0]
            d3 = splitted[1]
        elif splitted[0] == "2017-12-31":
            y2 = splitted[0]
            d2 = splitted[1]
        elif splitted[0] == "2016-12-31":
            y1 = splitted[0]
            d1 = splitted[1]
            
betrag = [y5,d5,y4,d4,y3,d3,y2,d2,y1,d1]
            
print(betrag)

Jetzt kann es aber sein das nur 3 Zeilen vorhanden sind, z.B. so:

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2019-12-31 0.25 => y4,d4
2018-12-31 0.00 => y3,d3
2017-12-31 0.24 =>y2,d2

Ich möchte gern das Python die fehlenden Daten durch ein festes Datum und den Betrag 0 ersetzt. Also im Beispiel:

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2020-12-31 0 =>y5,d5
2016-12-31 0 =>y1,d1

Es kann aber sein das es auch Jahre sind. Bedingungen sind das immer mindestens eine Zeile in der CSV steht und maximal fünf. Jemand eine Idee wie ich das hin bekomme?

[Sirius3]

Dateien öffnet nun mit dem with-Statement. Die doppelte for-Schleife ist Quatsch. CSV-Dateien liest man am besten mit dem csv-Modul. Statt durchnummerierten Variablennamen benutzt man passende Datenstrukturen. Hier z.B. ein Wörterbuch, dann kannst Du fehlende Einträge ganz leicht herausfinden.

[__blackjack__]

Ein `collections.defaultdict` wäre vielleicht auch praktisch.

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#!/usr/bin/env python3
import csv
from collections import defaultdict


def main():
    with open("C:/summen.csv", "r", encoding="utf-8", newline="") as file:
        rows = csv.reader(file, delimiter=";")
        next(rows)  # Skip header.
        date_to_amount = defaultdict(int)
        date_to_amount.update(
            (row[0], int(row[1])) for row in rows if row[0] != "Zahltag"
        )

    print(
        [
            (date, date_to_amount[date])
            for date in (f"{year:04d}-12-31" for year in range(2016, 2021))
        ]
    )


if __name__ == "__main__":
    main()

[alfer]

Danke für die Denkanstöße. Ich habe es mit setdefault selbst hinbekommen:

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with open('C:/summen.csv', mode='r') as inp:
        reader = csv.reader(inp, delimiter=";")
        dict_from_csv = {rows[0]:rows[1] for rows in reader}
        dict_from_csv.setdefault("2020-12-31",0.0)
        dict_from_csv.setdefault("2019-12-31",0.0)
        dict_from_csv.setdefault("2018-12-31",0.0)
        dict_from_csv.setdefault("2017-12-31",0.0)
        dict_from_csv.setdefault("2016-12-31",0.0)
    
print(dict_from_csv)

Sortieren hat dann mit pandas super funktioniert. Macht jetzt genau was ich wollte. Vielen Dank nochmal.

[Sirius3]

Statt fast gleichlautenden Code zu kopieren und leicht zu ändern, benutzt man eine Schleife.
`dict_from_csv` ist ein schlechter Variablennamen. Typen sollten nicht im Namen vorkommen, und dass die Daten irgendwann einmal vielleicht aus einer csv-Datei stammten, interessiert niemanden, sondern das wichtige ist, was für Daten in dieser Variable gespeichert sind, also z.B. das date_to_amount wie es __blackjack__ genannt hatte.
Die for-Schleife geht über eine row und nicht über mehrere rows.
Statt hinterher das Wörterbuch zu füllen, würde ich es davor machen:

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date_to_amount = dict.fromkeys(('%04d-12-31' %y for y in range(2016,2021)), 0)
with open('C:/summen.csv', mode='r') as file:
    reader = csv.reader(file, delimiter=";")
    date_to_amount.update(row[0]: row[1] for row in reader)