Rumah > pembangunan bahagian belakang > Golang > Bagaimana untuk menormalkan (1:N) fail csv ke peta dalam Go?

Bagaimana untuk menormalkan (1:N) fail csv ke peta dalam Go?

WBOY
Lepaskan: 2024-02-06 10:06:07
ke hadapan
763 orang telah melayarinya

如何在 Go 中将 csv 文件规范化 (1:N) 为地图?

Kandungan soalan

Saya cuba menormalkan struktur fail csv seperti berikut:

name, note
'joe', 5
'joe', 3
'ashley', 1
'ashley', 7
'ashley', 4
Salin selepas log masuk

ke peta, selepas membaca fail, akan dikurangkan kepada:

map [string][]string{
    "joe" = {5, 3},
    "ashley" = {1, 7, 4},
}
Salin selepas log masuk

Apakah cara terbaik?

Saya baru pergi, kod yang saya buat adalah seperti ini:

func main() {
    fileName := "new"
    xlsx, err := excelize.OpenFile(fileName + ".xlsx")
    if err != nil {
        fmt.Println(err)
        return
    }
    rows, err := xlsx.Rows("Sheet1")
    if err != nil {
        fmt.Print(err)
    }

    for rows.Next() {

        column, err := rows.Columns()
        if err != nil {
            println(err)

        }

        for i := 0; i < 1; i++ {
            if i == i {
                m := map[string][]string{
                    column[i]: []string{column[1]},
                }
                fmt.Printf("%v\n", m)
            }

        }
    }
}
Salin selepas log masuk


Jawapan betul


Ia sepatutnya sangat mudah:

m := map[string][]string{}
for rows.Next() {
    column, err := rows.Columns()
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    if len(column) < 2 {
        panic("row too short")
    }
    m[column[0]] = append(m[column[0]], column[1])
}
Salin selepas log masuk

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menormalkan (1:N) fail csv ke peta dalam Go?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:stackoverflow.com
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan