該to_dict()方法將列名設(shè)置為字典鍵將“ID”列設(shè)置為索引然后轉(zhuǎn)置DataFrame是實(shí)現(xiàn)此目的的一種方法。to_dict()還接受一個(gè)'orient'參數(shù),您需要該參數(shù)才能輸出每列的值列表。否則,{index: value}將為每列返回表單的字典。
可以使用以下行完成這些步驟:
>>> df.set_index('ID').T.to_dict('list') {'p': [1, 3, 2], 'q': [4, 3, 2], 'r': [4, 0, 9]}
如果需要不同的字典格式,這里是可能的東方參數(shù)的示例??紤]以下簡單的DataFrame:
>>> df = pd.DataFrame({'a': ['red', 'yellow', 'blue'], 'b': [0.5, 0.25, 0.125]}) >>> df a b 0 red 0.500 1 yellow 0.250 2 blue 0.125
然后選項(xiàng)如下。
dict - 默認(rèn)值:列名是鍵,值是索引的字典:數(shù)據(jù)對(duì)
>>> df.to_dict('dict') {'a': {0: 'red', 1: 'yellow', 2: 'blue'}, 'b': {0: 0.5, 1: 0.25, 2: 0.125}}
list - 鍵是列名,值是列數(shù)據(jù)列表
>>> df.to_dict('list') {'a': ['red', 'yellow', 'blue'], 'b': [0.5, 0.25, 0.125]}
系列 - 比如'list',但值是Series
>>> df.to_dict('series') {'a': 0 red 1 yellow 2 blue Name: a, dtype: object, 'b': 0 0.500 1 0.250 2 0.125 Name: b, dtype: float64}
split - 將列/數(shù)據(jù)/索引拆分為鍵,值分別為列名,數(shù)據(jù)值分別按行和索引標(biāo)簽
>>> df.to_dict('split') {'columns': ['a', 'b'], 'data': [['red', 0.5], ['yellow', 0.25], ['blue', 0.125]], 'index': [0, 1, 2]}
記錄 - 每一行都成為一個(gè)字典,其中鍵是列名,值是單元格中的數(shù)據(jù)
>>> df.to_dict('records') > [{'a': 'red', 'b': 0.5}, {'a': 'yellow', 'b': 0.25}, {'a': 'blue', 'b': 0.125}]
index - 類似于'records',但是一個(gè)字典字典,其中鍵作為索引標(biāo)簽(而不是列表)
>>> df.to_dict('index') {0: {'a': 'red', 'b': 0.5}, 1: {'a': 'yellow', 'b': 0.25}, 2: {'a': 'blue', 'b': 0.125}}
到此這篇關(guān)于Pandas DataFrame轉(zhuǎn)換為字典的方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas DataFrame轉(zhuǎn)換為字典內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
標(biāo)簽:呂梁 潛江 黑龍江 阿里 通遼 株洲 銅川 常德
巨人網(wǎng)絡(luò)通訊聲明:本文標(biāo)題《Pandas DataFrame轉(zhuǎn)換為字典的方法》,本文關(guān)鍵詞 Pandas,DataFrame,轉(zhuǎn)換,為,字典,;如發(fā)現(xiàn)本文內(nèi)容存在版權(quán)問題,煩請(qǐng)?zhí)峁┫嚓P(guān)信息告之我們,我們將及時(shí)溝通與處理。本站內(nèi)容系統(tǒng)采集于網(wǎng)絡(luò),涉及言論、版權(quán)與本站無關(guān)。