如何使用Python将嵌套字典写入指定格式的CSV文件？

直接用Python内置的csv模块就能实现你要的CSV格式，以下是完整代码：

import csv

# 你的嵌套字典数据
daily_data = {'09-04-2018': {1: 11, 2: 5, 3: 1, 4: 1, 5: 0},
              '10-04-2018': {1: 5, 2: 1, 3: 1, 4: 1, 5: 0}}

# 获取所有count值并排序（保证输出顺序是1-5）
count_keys = sorted(next(iter(daily_data.values())).keys())
# 提取所有日期作为CSV的列名
date_columns = list(daily_data.keys())

# 写入CSV文件
with open('counts_by_date.csv', 'w', newline='') as csv_file:
    writer = csv.writer(csv_file)
    # 写入表头：count + 所有日期
    writer.writerow(['count'] + date_columns)
    # 逐行写入每个count对应的数据
    for count in count_keys:
        # 收集每个日期下该count的值，若日期无此count则默认填0（增强健壮性）
        row_data = [count] + [daily_data[date].get(count, 0) for date in date_columns]
        writer.writerow(row_data)

• 导入模块：用Python标准库的csv模块，不需要额外安装第三方包，兼容性拉满。
• 提取关键数据：
  • count_keys：取第一个日期对应的内层字典的键，排序后保证输出的count是1到5的顺序；如果你的数据存在不同日期有不同count键的情况，可以改成sorted({k for d in daily_data.values() for k in d.keys()})，这样能获取所有唯一的count键。
  • date_columns：直接提取外层字典的键作为CSV的列名，保持你原始数据的日期顺序。
• 写入CSV：
  • 用with语句打开文件，自动处理文件关闭，避免资源泄漏。
  • 先写入表头['count'] + date_columns，对应你要的第一行格式。
  • 循环每个count值，用列表推导式收集每个日期下的对应数值，get(count, 0)能处理某个日期缺失该count的情况，自动填充0，避免报错。

运行这段代码后，生成的CSV文件内容完全符合你的要求：

count,09-04-2018,10-04-2018
1,11,5
2,5,1
3,1,1
4,1,1
5,0,0

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vikash Singh