Pandas: быстро преобразовать dataframe в словарь

Вы можете использовать следующий синтаксис для преобразования DataFrame pandas в словарь:

 df. to_dict ()

Обратите внимание, что to_dict() принимает следующие потенциальные аргументы:

• dict: (по умолчанию) Ключи — это имена столбцов. Значения представляют собой словари пар индекс:данные.
• список: ключи — это имена столбцов. Значения представляют собой списки данных столбцов.
• series: ключи — это имена столбцов. Значения представляют собой ряды данных столбца.
• разделение: ключи — «столбцы», «данные» и «индекс».
• записи: ключи — это имена столбцов. Значения — это данные в ячейках.
• индекс: ключи являются индексными метками. Значения — это данные в ячейках.

В следующих примерах показано, как использовать этот синтаксис на практике со следующим DataFrame pandas:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'],
                   ' points ': [5, 7, 9, 12, 9],
                   ' rebounds ': [11, 8, 6, 6, 5]})

#view DataFrame
df

	team points rebounds
0 to 5 11
1 to 7 8
2 B 9 6
3 B 12 6
4 C 9 5

Пример 1. Преобразование DataFrame в словарь («dict»).

Следующий код показывает, как преобразовать DataFrame pandas в словарь, используя метод dict по умолчанию:

 df. to_dict ()

{'team': {0: 'A', 1: 'A', 2: 'B', 3: 'B', 4: 'C'},
 'points': {0:5, 1:7, 2:9, 3:12, 4:9},
 'rebounds': {0:11, 1:8, 2:6, 3:6, 4:5}}

Пример 2. Преобразование DataFrame в словарь («Список»)

Следующий код показывает, как преобразовать DataFrame pandas в словарь с помощью метода list :

 df. to_dict (' list ')

{'team': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'],
 'points': [5, 7, 9, 12, 9],
 'rebounds': [11, 8, 6, 6, 5]}

Пример 3. Преобразование DataFrame в словарь («серию»)

Следующий код показывает, как преобразовать DataFrame pandas в словарь с помощью метода series :

 df. to_dict (' series ')

{'team': 0 A
 1A
 2 B
 3 B
 4C
 Name: team, dtype: object,
 'points': 0 5
 1 7
 2 9
 3 12
 4 9
 Name: points, dtype: int64,
 'rebounds': 0 11
 1 8
 2 6
 3 6
 4 5
 Name: rebounds, dtype: int64}

Пример 4. Преобразование DataFrame в словарь («разделение»)

В следующем коде показано, как преобразовать DataFrame pandas в словарь с помощью метода « split »:

 df. to_dict (' split ')

{'index': [0, 1, 2, 3, 4],
 'columns': ['team', 'points', 'rebounds'],
 'data': [['A', 5, 11], ['A', 7, 8], ['B', 9, 6], ['B', 12, 6], ['C', 9, 5]]}

Пример 5. Преобразование DataFrame в словарь («записи»).

Следующий код показывает, как преобразовать DataFrame pandas в словарь с помощью метода Records :

 df. to_dict (' records ')

[{'team': 'A', 'points': 5, 'rebounds': 11},
 {'team': 'A', 'points': 7, 'rebounds': 8},
 {'team': 'B', 'points': 9, 'rebounds': 6},
 {'team': 'B', 'points': 12, 'rebounds': 6},
 {'team': 'C', 'points': 9, 'rebounds': 5}]

Пример 6. Преобразование DataFrame в словарь («индекс»).

Следующий код показывает, как преобразовать DataFrame pandas в словарь с помощью метода index :

 df. to_dict (' index ')

{0: {'team': 'A', 'points': 5, 'rebounds': 11},
 1: {'team': 'A', 'points': 7, 'rebounds': 8},
 2: {'team': 'B', 'points': 9, 'rebounds': 6},
 3: {'team': 'B', 'points': 12, 'rebounds': 6},
 4: {'team': 'C', 'points': 9, 'rebounds': 5}}

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные преобразования данных в pandas:

Как преобразовать DataFrame Pandas в массив NumPy
Как преобразовать серию Pandas в массив NumPy
Как преобразовать DataFrame Pandas в список