pandas to_dict 的用法(python to_dict orient参数)43

作者 : 慕源网 本文共1844个字,预计阅读时间需要5分钟 发布时间: 2021-12-9 共314人阅读

pandas to_dict 的用法

Pandas to_dict 函数用于根据to_dict orient参数类型将dataframe 转换为list或字典(dict)。

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pandas to_dict 的用法(python to_dict orient参数)43

语法和参数:

Df.to_dict(orient=’dict’,into=)
参数: orient :str {‘dict’, ‘list’, ‘series’, ‘split’, ‘records’, ‘index’}

确定字典值的类型。

1) ‘dict’ (default) : dict 如同 {column -> {index -> value}}

2) ‘list’ : dict 如同  {column -> [values]}

3) ‘series’ : dict 如同  {column -> Series(values)}

4) ‘split’ : dict 如同  {‘index’ -> [index],

‘columns’ -> [columns],

‘data’ -> [values]}

5) ‘records’ : list 如同  [{column -> value}, … ,

{column -> value}]

6) ‘index’ : dict 如同  {index -> {column -> value}}

缩写是允许的。s表示series,sp表示split。

into lass, 默认为 dict

collections.abc在返回值中用于所有映射的映射子类。

可以是您想要的映射类型的实际类或空实例。

如果你想要一个collection .defaultdict,你必须初始化它。

返回值: dict, list 或 collections.abc.Mapping

返回一个collections.abc。表示DataFrame的映射对象。

最终的转换依赖于orient参数。

pandas.DataFrame.to_dict()的使用详解

现在我们看到了有关 pandas 到 dict 函数如何工作的各种示例。

示例 #1:通过为 Pandas dataframe 中的索引赋值,将dataframe 转换成dict

import pandas as pd
import pprint as pp
info = {
'Brand': ['BMW', 'Apple, Samsung', 'Mercedes, Inc.',\
'Hyundai Inc.', 'Amazon, Inc.'],
'SFM': ['BMW', 'App', 'Merc', 'Hyun', 'Amzn'],
'Prices': [200, 150, 175, 300, 60],
}
df = pd.DataFrame(info, index=['First', 'Second', 'Third', 'Fourth', 'Fifth'])
s = df.to_dict()
pp.pprint(s)

输出:

pandas to_dict 的用法(python to_dict orient参数)43

在上面的程序中,我们首先分别导入了 pandas 库和 pprint 库。在此之后,我们创建一个dataframe 并向dataframe 添加值。然后我们使用 dict 函数将值添加到 python 字典中,当程序执行,输出如上面的快照所示。

示例 2:使用 orient 参数将 Pandas 转换为 dict 

import pandas as pd
import pprint as pp
info = {
'Brand': ['BMW', 'Apple, Samsung', 'Mercedes, Inc.',\
'Hyundai Inc.', 'Amazon, Inc.'],
'SFM': ['BMW', 'App', 'Merc', 'Hyun', 'Amzn'],
'Prices': [200, 150, 175, 300, 60],
}
df = pd.DataFrame(info, index=['First', 'Second', 'Third', 'Fourth', 'Fifth'])
s = df.to_dict(orient='list')
pp.pprint(s)

输出:

pandas to_dict 的用法(python to_dict orient参数)43

在前面的程序中,我们分别导入了 pandas 和 pprint 库。导入库后,我们创建一个dataframe 并向该dataframe 添加值。在向dataframe 添加值后,我们使用 Pandas 中的 orient 参数进行 dict转换 并根据用户确定值列表的方向。因此,该程序运行,输出如上面的快照所示。


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