Pandas: แปลง dataframe เป็นพจนานุกรมอย่างรวดเร็ว

คุณสามารถใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้เพื่อแปลง DataFrame แพนด้าเป็นพจนานุกรม:

 df. to_dict ()

โปรดทราบว่า to_dict() ยอมรับข้อโต้แย้งที่เป็นไปได้ต่อไปนี้:

• dict: (ค่าเริ่มต้น) คีย์คือชื่อคอลัมน์ ค่าต่างๆ เป็นพจนานุกรมของคู่ดัชนี:ข้อมูล
• รายการ: คีย์คือชื่อคอลัมน์ ค่าคือรายการข้อมูลคอลัมน์
• series: คีย์คือชื่อคอลัมน์ ค่าเป็นชุดข้อมูลคอลัมน์
• แยก: คีย์คือ “คอลัมน์”, “ข้อมูล” และ “ดัชนี”
• บันทึก: คีย์คือชื่อคอลัมน์ ค่าคือข้อมูลในเซลล์
• ดัชนี: คีย์คือป้ายกำกับดัชนี ค่าคือข้อมูลในเซลล์

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีการใช้ไวยากรณ์นี้ในทางปฏิบัติกับ Pandas DataFrame ต่อไปนี้:

 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

ตัวอย่างที่ 1: แปลง DataFrame เป็นพจนานุกรม (“dict”)

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการแปลง DataFrame ของ pandas เป็นพจนานุกรมโดยใช้วิธีเริ่มต้น ‘ dict ‘:

 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}}

ตัวอย่างที่ 2: แปลง DataFrame เป็นพจนานุกรม (“รายการ”)

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการแปลง DataFrame ของ pandas เป็นพจนานุกรมโดยใช้วิธี ‘ list ‘:

 df. to_dict (' list ')

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

ตัวอย่างที่ 3: แปลง DataFrame เป็นพจนานุกรม (“ซีรีส์”)

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการแปลง DataFrame ของ pandas เป็นพจนานุกรมโดยใช้วิธี ‘ 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}

ตัวอย่างที่ 4: แปลง DataFrame เป็นพจนานุกรม (“แยก”)

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการแปลง DataFrame ของ pandas เป็นพจนานุกรมโดยใช้วิธี ‘ 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]]}

ตัวอย่างที่ 5: แปลง DataFrame เป็นพจนานุกรม (“บันทึก”)

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการแปลง DataFrame ของ pandas เป็นพจนานุกรมโดยใช้วิธี ‘ 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}]

ตัวอย่างที่ 6: แปลง DataFrame เป็นพจนานุกรม (“ดัชนี”)

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการแปลง DataFrame ของ pandas เป็นพจนานุกรมโดยใช้วิธี ‘ 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}}

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีการแปลงข้อมูลทั่วไปอื่นๆ ในแพนด้า:

วิธีแปลง Pandas DataFrame เป็นอาร์เรย์ NumPy
วิธีแปลงซีรีย์ Pandas เป็นอาร์เรย์ NumPy
วิธีแปลง Pandas DataFrame เป็น List