将 Pandas DataFrame 转换为字典
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使用
to_dict()函数将 Pandas DataFrame 转换为字典 - Pandas DataFrame 转换字典的方法
- Pandas DataFrame 转换为字典列表
- Pandas DataFrame 按行转为字典
- Dataframe 转为以一列为键的字典
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使用
dict()和zip()函数将 Pandas DataFrame 转为字典
本教程将介绍如何将 Pandas DataFrame 转换为以索引列元素为键，其他列的相应元素为值的字典。我们将在文章中使用以下 DataFrame。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['Jay',16,'BBA'],
['Jack',19,'BTech'],
['Mark',18,'BSc']],
columns = ['Name','Age','Course'])
print(df)
输出：
Name Age Course
0 Jay 16 BBA
1 Jack 19 BTech
2 Mark 18 BSc
使用 to_dict() 函数将 Pandas DataFrame 转换为字典
Pandas to_dict() 函数将一个 DataFrame 转换为一个字典。参数决定了字典的格式和键值对的关联方式。下面是一个使用 to_dict() 将 DataFrame 转换为 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)
输出：
{'Name': {0: 'Jay', 1: 'Jack', 2: 'Mark'}, 'Age': {0: 16, 1: 19, 2: 18}, 'Course': {0: 'BBA', 1: 'BTech', 2: 'BSc'}}
正如你在输出中看到的，列名被转换为键，每条记录作为值，索引作为它们的键。
Pandas DataFrame 转换字典的方法
我们可以通过参数 list、records、series、index、split 和 dict 来改变最终字典的格式。例如，当我们传递 list 和 series 作为参数时，我们将列名作为键，但值对分别被转换为列表和系列行。下面的例子将证明这一点。
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)
输出：
{'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 转换为字典列表
我们也可以将每一行作为一个单独的字典传递给函数 records。最后的结果是一个列表，每一行都是一个字典。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)
输出：
[{'Name': 'Jay', 'Age': 16, 'Course': 'BBA'}, {'Name': 'Jack', 'Age': 19, 'Course': 'BTech'}, {'Name': 'Mark', 'Age': 18, 'Course': 'BSc'}]
Pandas DataFrame 按行转为字典
但是在很多情况下，我们可能不希望列名作为字典的键。对于这种情况，我们可以传递 index 来使 DataFrame 索引作为键。下面的代码片段展示了这一点。
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)
输出：
{0: {'Name': 'Jay', 'Age': 16, 'Course': 'BBA'}, 1: {'Name': 'Jack', 'Age': 19, 'Course': 'BTech'}, 2: {'Name': 'Mark', 'Age': 18, 'Course': 'BSc'}}
Dataframe 转为以一列为键的字典
但是，如果我们喜欢用一列的元素作为键，而用其他列的元素作为值呢？这可以通过简单地将所需的列作为 DataFrame 的索引，并使用 .T() 函数对其进行转置来实现。
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)
输出：
{'Jay': [16, 'BBA'], 'Jack': [19, 'BTech'], 'Mark': [18, 'BSc']}
使用 dict() 和 zip() 函数将 Pandas DataFrame 转为字典
Python dict() 函数也可以将 Pandas DataFrame 转换为字典。我们还应该使用 zip() 函数，将各个列作为它的参数来创建并行迭代器。然后 zip() 函数将在每次迭代中产生一行的所有值。
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)
输出：
{'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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