如何将 Pandas DataFrame 转换为不同方向的字典?
将 Pandas DataFrame 转换为字典
在 Python 中处理数据时,将 Pandas DataFrame 转换为字典通常很有用,可以轻松访问和操作特定数据.
将具有多列的 DataFrame 转换为字典,其中第一列表示键,其余列包含每个列的值键,可以使用 to_dict() 方法。
例如,考虑以下 DataFrame:
df = pd.DataFrame( { "ID": ["p", "q", "r"], "A": [1, 4, 4], "B": [3, 3, 0], "C": [2, 2, 9], } )
使用与“ID”列对应的键和值作为其他列中的值列表,我们需要转置 DataFrame,然后使用 'list' 参数应用 to_dict() 方法。这会将每一列输出为结果字典中的值列表。
result_dict = df.set_index("ID").T.to_dict("list") print(result_dict) # Output: {'p': [1, 3, 2], 'q': [4, 3, 2], 'r': [4, 0, 9]}
或者,可以指定 orient 参数来控制结果字典的格式。以下是一些常用选项:
- 'dict':列名是键,值是索引:数据对的字典。
- ' list':键是列名,值是列列表data.
- 'series':与 'list' 类似,但值是 Series 对象。
- 'split':拆分列、数据、索引作为键,值为列名、行数据值和索引标签
- 'records':每一行都成为一个字典,其中键是列名,值是单元格中的数据。
- ' index':与“records”类似,但是以键作为索引的字典的字典
通过了解 to_dict() 方法可用的不同选项,您可以有效地将 DataFrame 转换为所需格式的字典,以满足您的数据管理和分析需求。
以上是如何将 Pandas DataFrame 转换为不同方向的字典?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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