Pandas DataFrame を異なる向きのディクショナリに変換するにはどうすればよいですか?

Pandas DataFrame を辞書に変換する

Pandas DataFrame を辞書に変換するには、to_dict() メソッドを使用します。デフォルトでは、このメソッドは DataFrame の列名をディクショナリ キーとして使用し、各列のインデックス:データ ペアのディクショナリを作成します。

df.to_dict()

ディクショナリ出力のカスタマイズ

各列の値を指定するには、index:data ペアの辞書の代わりに orient 引数を使用します。利用可能な方向は次のとおりです:

• dict: デフォルトの方向 (列名をキー、index:data ペアを値として)
• list: キーは列名、値は列のリストです。 data
• series: キーは列名、値はデータを含む Series オブジェクトです
• split: 列/データ/インデックスを個別のキーに分割します
• レコード: 各行は、列名をキーおよびデータとして持つ辞書になります。値としての値
• インデックス: 「レコード」と似ていますが、キーはリストではなくインデックス ラベルです

例

を考えてみましょう。次の DataFrame:

df = pd.DataFrame({'ID': ['p', 'q', 'r'], 'A': [1, 4, 4], 'B': [3, 3, 0], 'C': [2, 2, 9]})

この DataFrame を 'ID' を持つ辞書に変換するにはキーと他の列の値をリストとして使用するには、次のコードを使用します:

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

これにより、次の辞書が返されます:

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

その他の方向

ここにありますさまざまな例向き:

dict:

df.to_dict('dict')

出力:

{'ID': {'p': 'p', 'q': 'q', 'r': 'r'},
 'A': {0: 1, 1: 4, 2: 4},
 'B': {0: 3, 1: 3, 2: 0},
 'C': {0: 2, 1: 2, 2: 9}}

l ist:

df.to_dict('list')

出力:

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

series:

df.to_dict('series')

出力:

{'ID': 0    p
 1    q
 2    r
 Name: ID, dtype: object,
 'A': 0    1
 1    4
 2    4
 Name: A, dtype: int64,
 'B': 0    3
 1    3
 2    0
 Name: B, dtype: int64,
 'C': 0    2
 1    2
 2    9
 Name: C, dtype: int64}

分割:

df.to_dict('split')

出力:

{'columns': ['ID', 'A', 'B', 'C'], 'data': [['p', 1, 3, 2], ['q', 4, 3, 2], ['r', 4, 0, 9]], 'index': [0, 1, 2]}

レコード :

df.to_dict('records')

出力:

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

インデックス:

df.to_dict('index')

出力:

{0: {'ID': 'p', 'A': 1, 'B': 3, 'C': 2},
 1: {'ID': 'q', 'A': 4, 'B': 3, 'C': 2},
 2: {'ID': 'r', 'A': 4, 'B': 0, 'C': 9}}

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