如何將 Pandas DataFrame 轉換為不同方向的字典？

將 Pandas DataFrame 轉換為字典

要將 Pandas DataFrame 轉換為字典，請使用 to_dict() 方法。預設情況下，此方法使用 DataFrame 的列名作為字典鍵，並為每個列建立索引：資料對的字典。

df.to_dict()

自訂字典輸出

取得以下清單每列的值而不是索引：資料對的字典，請使用 orient 參數。以下是可用的方向：

• dict：預設方向（列名稱作為鍵，索引：資料對作為值）
• 列表列表
：鍵是列名，值是列列表data
• series
：鍵是列名稱，值是包含資料的 Series物件
• split
：將列/資料/索引分割為單獨的鍵
• 記錄
：每一行成為一個字典，以列名作為鍵和資料值作為值
• 索引
：與「記錄」類似，但鍵是索引標籤而不是列表

範例

考慮以下內容DataFrame:

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

將此DataFrame轉換為「ID」為的字典鍵和其他列的值作為列表，使用以下程式碼：

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

這將傳回以下字典：

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

其他方向

這裡是不同的例子方向：

dict

：

df.to_dict('dict')

輸出：

{'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')

輸出：

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

系列

:

df.to_dict('series')

輸出:

{'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')

輸出：

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

記錄

df.to_dict('records')

記錄

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

:

輸出：

df.to_dict('index')

索引

{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}}

:輸出：

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