將Pandas DataFrame 轉換為字典
在Python 中,將Pandas DataFrame 轉換為字典涉及重構資料幀以與所需的字典格式。具體來說,列名成為字典鍵,而每行中的值成為與這些鍵關聯的值。
為了實現這種轉換,to_dict() 方法被證明是有價值的。此方法接受指示資料排列的“orient”參數。預設情況下,它採用“dict”方向,其中列名稱充當鍵,值是包含索引值對的字典。
為每列產生一個值列表,如範例輸出,'orient' 參數應設定為'list':
這一行完成了幾個任務:
- 它將「ID」欄位設定為DataFrame 的索引。
- 它轉置 DataFrame 以將列移到行中。
- 它應用to_dict () 方法,其中'orient' 參數設定為'list',方法輸出一個字典,其中列名作為鍵,列值列表為
生成的字典採用所需的格式,其中第一列元素是鍵,對應的行元素是值。
而「列表」方向適合在給定的場景中,存在其他東方選項,每個選項都會產生不同的字典格式:
- 'dict':列名是鍵,值是索引:資料對的字典。
- 'series':與'list'類似,但值是系列。
- ' split':將列/資料/索引分割為鍵,值為列名稱、按行的資料值及索引標籤
- ' records':每一行都成為字典,以列名作為鍵,單元格中的資料作為值。
- 'index':與「records」類似,但是字典的字典,其鍵作為索引標籤,列名和資料值作為值。
透過了解不同的方向,您可以將轉換自訂為所需的字典結構。
以上是如何將 Pandas DataFrame 轉換為具有特定方向的字典?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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在Python3中,可以通過多種方法連接兩個列表:1)使用 運算符,適用於小列表,但對大列表效率低;2)使用extend方法,適用於大列表,內存效率高,但會修改原列表;3)使用*運算符,適用於合併多個列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,適用於大數據集,內存效率高。

使用join()方法是Python中從列表連接字符串最有效的方法。 1)使用join()方法高效且易讀。 2)循環使用 運算符對大列表效率低。 3)列表推導式與join()結合適用於需要轉換的場景。 4)reduce()方法適用於其他類型歸約,但對字符串連接效率低。完整句子結束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的關鍵特性包括:1.語法簡潔易懂,適合初學者;2.動態類型系統,提高開發速度;3.豐富的標準庫,支持多種任務;4.強大的社區和生態系統,提供廣泛支持;5.解釋性,適合腳本和快速原型開發;6.多範式支持,適用於各種編程風格。

Python是解釋型語言,但也包含編譯過程。 1)Python代碼先編譯成字節碼。 2)字節碼由Python虛擬機解釋執行。 3)這種混合機制使Python既靈活又高效,但執行速度不如完全編譯型語言。

UseeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.forloopsareIdealForkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLeleLoopSituationSituationsItuationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐個偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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