Pandas DataFrame を辞書に変換する質問する

Question

のto_dict()メソッドは列名を辞書のキーとして設定するため、DataFrame を少し変更する必要があります。これを実現する 1 つの方法は、'ID' 列をインデックスとして設定し、DataFrame を転置することです。

to_dict()また、各列の値のリストを出力するために必要な 'orient' 引数も受け入れます。それ以外の場合は、各列に対して形式の辞書{index: value}が返されます。

これらの手順は次の行で実行できます。

>>> df.set_index('ID').T.to_dict('list')
{'p': [1, 3, 2], 'q': [4, 3, 2], 'r': [4, 0, 9]}

異なる辞書形式が必要な場合のために、可能な orient 引数の例を次に示します。次の単純な DataFrame を検討してください。

>>> df = pd.DataFrame({'a': ['red', 'yellow', 'blue'], 'b': [0.5, 0.25, 0.125]})
>>> df
        a      b
0     red  0.500
1  yellow  0.250
2    blue  0.125

オプションは次のようになります。

dict - デフォルト: 列名がキー、値がインデックス:データのペアの辞書

>>> df.to_dict('dict')
{'a': {0: 'red', 1: 'yellow', 2: 'blue'}, 
 'b': {0: 0.5, 1: 0.25, 2: 0.125}}

リスト- キーは列名、値は列データのリストです

>>> df.to_dict('list')
{'a': ['red', 'yellow', 'blue'], 
 'b': [0.5, 0.25, 0.125]}

series - 「list」に似ていますが、値はシリーズです

>>> df.to_dict('series')
{'a': 0       red
      1    yellow
      2      blue
      Name: a, dtype: object, 

 'b': 0    0.500
      1    0.250
      2    0.125
      Name: b, dtype: float64}

split - 列/データ/インデックスをキーとして分割し、値はそれぞれ列名、行ごとのデータ値、インデックスラベルになります。

>>> df.to_dict('split')
{'columns': ['a', 'b'],
 'data': [['red', 0.5], ['yellow', 0.25], ['blue', 0.125]],
 'index': [0, 1, 2]}

レコード- 各行は辞書になり、キーは列名、値はセル内のデータになります。

>>> df.to_dict('records')
[{'a': 'red', 'b': 0.5}, 
 {'a': 'yellow', 'b': 0.25}, 
 {'a': 'blue', 'b': 0.125}]

インデックス- 「レコード」に似ていますが、キーをインデックスラベルとして持つ辞書の辞書です（リストではありません）

>>> df.to_dict('index')
{0: {'a': 'red', 'b': 0.5},
 1: {'a': 'yellow', 'b': 0.25},
 2: {'a': 'blue', 'b': 0.125}}

Answer 1