Pandas DataFrame을 특정 방향의 사전으로 어떻게 변환할 수 있나요?

Pandas DataFrame을 사전으로 변환

Python에서 Pandas DataFrame을 사전으로 변환하려면 데이터 프레임을 사전에 맞게 재구성해야 합니다. 원하는 사전 형식. 특히 열 이름은 사전 키가 되고 각 행의 값은 해당 키와 연결된 값이 됩니다.

이러한 변환을 수행하려면 to_dict() 메서드가 유용합니다. 이 방법은 데이터 배열을 지정하는 'orient' 매개변수를 허용합니다. 기본적으로 열 이름이 키 역할을 하고 값은 인덱스-값 쌍을 포함하는 사전인 'dict' 방향을 채택합니다.

대신 각 열에 대한 값 목록을 생성하려면 샘플 출력에서는 'orient' 매개변수를 'list'로 설정해야 합니다.

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

이 줄은 여러 가지 작업을 수행합니다. task:

• 'ID' 열을 DataFrame의 인덱스로 설정합니다.
• DataFrame을 바꾸어 열을 행으로 이동합니다.
• to_dict를 적용합니다. () 'orient' 인수가 'list'로 설정된 메소드. 이는 열 이름을 키로, 열 값 목록을 다음과 같이 포함하는 사전을 출력합니다. 값.

결과 사전은 원하는 형식을 취하며 첫 번째 열 요소는 키이고 해당 행 요소는 값입니다.

'목록' 방향은 다음에 적합합니다. 주어진 시나리오에는 다른 방향 옵션이 존재하며 각각 고유한 사전 형식을 생성합니다.

• 'dict': 열 이름은 키이고 값은 인덱스:데이터 쌍의 사전입니다.
• '시리즈': '목록'과 같지만 값은 시리즈입니다.
• ' Split': 열/데이터/인덱스를 키로 분할합니다. 값은 열 이름, 행별 데이터 값 및 인덱스 레이블입니다. 각각.
• 'records': 각 행은 열 이름을 키로, 셀의 데이터를 값으로 갖는 사전이 됩니다.
• 'index': 'records'와 유사하지만 키가 인덱스 레이블이고 열 이름과 데이터 값이 인덱스 레이블인 사전 사전입니다. 값.

다양한 방향을 이해하여 원하는 사전 구조로 변환을 조정할 수 있습니다.

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