將 Pandas DataFrame 轉換為字典
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使用
to_dict()函式將 Pandas DataFrame 轉換為字典 - Pandas DataFrame 轉換字典的方法
- Pandas DataFrame 轉換為字典列表
- Pandas DataFrame 按行轉為字典
- Dataframe 轉為以一列為鍵的字典
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使用
dict()和zip()函式將 Pandas DataFrame 轉為字典
本教程將介紹如何將 Pandas DataFrame 轉換為以索引列元素為鍵，其他列的相應元素為值的字典。我們將在文章中使用以下 DataFrame。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['Jay',16,'BBA'],
['Jack',19,'BTech'],
['Mark',18,'BSc']],
columns = ['Name','Age','Course'])
print(df)
輸出：
Name Age Course
0 Jay 16 BBA
1 Jack 19 BTech
2 Mark 18 BSc
使用 to_dict() 函式將 Pandas DataFrame 轉換為字典
Pandas to_dict() 函式將一個 DataFrame 轉換為一個字典。引數決定了字典的格式和鍵值對的關聯方式。下面是一個使用 to_dict() 將 DataFrame 轉換為 Dictionary 的基本示例。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['Jay',16,'BBA'],
['Jack',19,'BTech'],
['Mark',18,'BSc']],
columns = ['Name','Age','Course'])
d1 = df.to_dict()
print(d1)
輸出：
{'Name': {0: 'Jay', 1: 'Jack', 2: 'Mark'}, 'Age': {0: 16, 1: 19, 2: 18}, 'Course': {0: 'BBA', 1: 'BTech', 2: 'BSc'}}
正如你在輸出中看到的，列名被轉換為鍵，每條記錄作為值，索引作為它們的鍵。
Pandas DataFrame 轉換字典的方法
我們可以通過引數 list、records、series、index、split 和 dict 來改變最終字典的格式。例如，當我們傳遞 list 和 series 作為引數時，我們將列名作為鍵，但值對分別被轉換為列表和系列行。下面的例子將證明這一點。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['Jay',16,'BBA'],
['Jack',19,'BTech'],
['Mark',18,'BSc']],
columns = ['Name','Age','Course'])
d_list = df.to_dict('list')
print(d_list)
d_series = df.to_dict('series')
print(d_series)
輸出：
{'Name': ['Jay', 'Jack', 'Mark'], 'Age': [16, 19, 18], 'Course': ['BBA', 'BTech', 'BSc']}
{'Name': 0 Jay
1 Jack
2 Mark
Name: Name, dtype: object, 'Age': 0 16
1 19
2 18
Name: Age, dtype: int64, 'Course': 0 BBA
1 BTech
2 BSc
Name: Course, dtype: object}
Pandas DataFrame 轉換為字典列表
我們也可以將每一行作為一個單獨的字典傳遞給函式 records。最後的結果是一個列表，每一行都是一個字典。例如：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['Jay',16,'BBA'],
['Jack',19,'BTech'],
['Mark',18,'BSc']], columns = ['Name','Age','Course'])
d_records = df.to_dict('records')
print(d_records)
輸出：
[{'Name': 'Jay', 'Age': 16, 'Course': 'BBA'}, {'Name': 'Jack', 'Age': 19, 'Course': 'BTech'}, {'Name': 'Mark', 'Age': 18, 'Course': 'BSc'}]
Pandas DataFrame 按行轉為字典
但是在很多情況下，我們可能不希望列名作為字典的鍵。對於這種情況，我們可以傳遞 index 來使 DataFrame 索引作為鍵。下面的程式碼片段展示了這一點。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['Jay',16,'BBA'],
['Jack',19,'BTech'],
['Mark',18,'BSc']], columns = ['Name','Age','Course'])
d_index = df.to_dict('index')
print(d_index)
輸出：
{0: {'Name': 'Jay', 'Age': 16, 'Course': 'BBA'}, 1: {'Name': 'Jack', 'Age': 19, 'Course': 'BTech'}, 2: {'Name': 'Mark', 'Age': 18, 'Course': 'BSc'}}
Dataframe 轉為以一列為鍵的字典
但是，如果我們喜歡用一列的元素作為鍵，而用其他列的元素作為值呢？這可以通過簡單地將所需的列作為 DataFrame 的索引，並使用 .T() 函式對其進行轉置來實現。
例子:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['Jay',16,'BBA'],
['Jack',19,'BTech'],
['Mark',18,'BSc']], columns = ['Name','Age','Course'])
d_names = df.set_index('Name').T.to_dict('list')
print(d_names)
輸出：
{'Jay': [16, 'BBA'], 'Jack': [19, 'BTech'], 'Mark': [18, 'BSc']}
使用 dict() 和 zip() 函式將 Pandas DataFrame 轉為字典
Python dict() 函式也可以將 Pandas DataFrame 轉換為字典。我們還應該使用 zip() 函式，將各個列作為它的引數來建立並行迭代器。然後 zip() 函式將在每次迭代中產生一行的所有值。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['Jay',16,'BBA'],
['Jack',19,'BTech'],
['Mark',18,'BSc']], columns = ['Name','Age','Course'])
d = dict([(i,[a,b]) for i,a,b in zip(df['Name'], df['Age'],df['Course'])])
print(d)
輸出：
{'Jay': [16, 'BBA'], 'Jack': [19, 'BTech'], 'Mark': [18, 'BSc']}
Manav is a IT Professional who has a lot of experience as a core developer in many live projects. He is an avid learner who enjoys learning new things and sharing his findings whenever possible.
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