Wie konvertiere ich einen Pandas-DataFrame in ein Wörterbuch mit Listenwerten?

Konvertieren eines Pandas DataFrame in ein Wörterbuch

Bei vielen Datenmanipulationsaufgaben ist das Extrahieren von Daten aus einem Pandas DataFrame in ein praktisches Format erforderlich. Ein häufiger Bedarf besteht darin, einen DataFrame in ein Python-Wörterbuch zu konvertieren, wobei die Elemente der ersten Spalte zu Schlüsseln und die Elemente anderer Spalten in derselben Zeile zu Werten werden.

Beispiel

Bedenken Sie das folgender DataFrame:

    ID   A   B   C
0   p    1   3   2
1   q    4   3   2
2   r    4   0   9

Wir möchten diesen DataFrame in ein Wörterbuch der folgenden Elemente konvertieren Formular:

{'p': [1,3,2], 'q': [4,3,2], 'r': [4,0,9]}

Lösung

Um dies zu erreichen, können wir die von Pandas bereitgestellte to_dict()-Methode verwenden. Um den DataFrame jedoch an das gewünschte Format anzupassen, müssen wir die Spalte „ID“ als Index festlegen und den DataFrame mithilfe von .T transponieren. Zusätzlich geben wir das Argument orient in to_dict() an, um eine Werteliste für jede Spalte auszugeben.

Der folgende Code demonstriert diesen Ansatz:

df.set_index('ID').T.to_dict('list')

Dadurch wird das gewünschte Wörterbuch erstellt:

{'p': [1, 3, 2], 'q': [4, 3, 2], 'r': [4, 0, 9]}

Alternative Optionen

Über das Standard-Diktformat hinaus bietet Pandas eine Reihe von Optionen für die Ausgabe von Wörterbüchern das Orient-Argument:

• dict: Spaltennamen als Schlüssel, Werte als Wörterbücher von Index:Datenpaaren
• Liste: Schlüssel sind Spaltennamen, Werte sind Listen von Spaltendaten
• Serie: Ähnlich wie „Liste“, aber Werte sind es Serienobjekte
• aufgeteilt: Spaltennamen als Schlüssel, Datenwerte als Werte und Indexbezeichnungen als separater Schlüssel
• Datensätze: Jede Zeile wird ein Wörterbuch mit Spaltennamen als Schlüssel und Daten als Werte
• index: Ähnlich wie „Datensätze“, aber a Wörterbuch mit Wörterbüchern mit Indexbezeichnungen als Schlüssel

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