如何將 Pandas DataFrame 轉換為具有列表值的字典？

將 Pandas DataFrame 轉換為字典

在許多資料操作任務中，需要將 Pandas DataFrame 中的資料提取為方便的格式。一個常見的需求是將 DataFrame 轉換為 Python 字典，其中第一列的元素成為鍵，同一行中其他欄位的元素成為值。

範例

考慮以下DataFrame:

    ID   A   B   C
0   p    1   3   2
1   q    4   3   2
2   r    4   0   9

我們希望將此DataFrame 轉換為以下內容的字典形式：

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

解決方案

為了實現這一點，我們可以利用Pandas 提供的to_dict() 方法。但是，為了將 DataFrame 對齊為所需的格式，我們需要將「ID」欄位設定為索引並使用 .T 轉置 DataFrame。此外，我們在 to_dict() 中指定 orient 參數來輸出每列的值清單。

以下程式碼示範了這個方法：

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

這將產生所需的字典：

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

替代選項

除了預設🎜>

替代選項

• 除了預設🎜>替代選項
除了預設的字典格式之外，Pandas 還提供了一系列使用orient參數輸出字典的選項：
dict:
• 列名作為鍵，值作為索引的字典：資料對
列表:
• 列表:鍵是列名，值是列列表data
• series:與 'list' 類似，但值是 Series 物件
• split:列名作為鍵，資料值作為值，和索引標籤作為單獨的鍵

記錄：每一行都變成一個字典列名作為鍵，資料作為值index: 與「records」類似，但是字典的字典，索引標籤作為鍵

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