Pandalar: dataframe'i hızlı bir şekilde sözlüğe dönüştürün

Pandas DataFrame’i sözlüğe dönüştürmek için aşağıdaki sözdizimini kullanabilirsiniz:

 df. to_dict ()

to_dict() işlevinin aşağıdaki olası bağımsız değişkenleri kabul ettiğini unutmayın:

• dict: (varsayılan) Anahtarlar sütun adlarıdır. Değerler indeks:veri çiftlerinin sözlükleridir.
• liste: anahtarlar sütun adlarıdır. Değerler sütun verilerinin listeleridir.
• seri: anahtarlar sütun adlarıdır. Değerler sütun veri serileridir.
• bölme: anahtarlar “sütunlar”, “veri” ve “dizin”dir.
• kayıtlar: anahtarlar sütun adlarıdır. Değerler hücrelerdeki verilerdir.
• indeks: anahtarlar indeks etiketleridir. Değerler hücrelerdeki verilerdir.

Aşağıdaki örnekler, bu sözdiziminin pratikte aşağıdaki pandalar DataFrame ile nasıl kullanılacağını gösterir:

 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

Örnek 1: DataFrame’i sözlüğe (“dict”) dönüştürme

Aşağıdaki kod, varsayılan ‘ dict ‘ yöntemini kullanarak bir panda DataFrame’in sözlüğe nasıl dönüştürüleceğini gösterir:

 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}}

Örnek 2: DataFrame’i Sözlüğe (“Liste”) dönüştürme

Aşağıdaki kod, ‘ list ‘ yöntemini kullanarak bir panda DataFrame’in sözlüğe nasıl dönüştürüleceğini gösterir:

 df. to_dict (' list ')

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

Örnek 3: DataFrame’i sözlüğe (“dizi”) dönüştürme

Aşağıdaki kod, ‘ series ‘ yöntemini kullanarak bir panda DataFrame’in sözlüğe nasıl dönüştürüleceğini gösterir:

 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}

Örnek 4: DataFrame’i sözlüğe dönüştürme (“bölme”)

Aşağıdaki kod, ‘ split ‘ yöntemini kullanarak bir panda DataFrame’in sözlüğe nasıl dönüştürüleceğini gösterir:

 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]]}

Örnek 5: DataFrame’i sözlüğe (“kayıtlar”) dönüştürme

Aşağıdaki kod, ‘ kayıtlar ‘ yöntemini kullanarak bir pandas DataFrame’in sözlüğe nasıl dönüştürüleceğini gösterir:

 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}]

Örnek 6: DataFrame’i sözlüğe (“dizin”) dönüştürme

Aşağıdaki kod, ‘ index ‘ yöntemini kullanarak bir panda DataFrame’in sözlüğe nasıl dönüştürüleceğini gösterir:

 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}}

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimlerde pandalarda diğer yaygın veri dönüşümlerinin nasıl gerçekleştirileceği açıklanmaktadır:

Pandas DataFrame’i NumPy dizisine dönüştürme
Pandas serisini NumPy dizisine dönüştürme
Pandas DataFrame’i Listeye dönüştürme