Python pandas.DataFrame.to_dict函数方法的使用-CJavaPy

DataFrame.to_dict(orient='dict', into=<class 'dict'>) [source]

将DataFrame转换为字典(dict)。

可以使用参数自定义键值对的类型（请参见下文）。

参数：

orient ：str {‘dict’, ‘list’, ‘series’, ‘split’, ‘records’, ‘index’}

确定字典值的类型。

1) ‘dict’ (default) : dict 如同 {column -> {index -> value}}

2) ‘list’ : dict 如同 {column -> [values]}

3) ‘series’ : dict 如同 {column -> Series(values)}

4) ‘split’ : dict 如同 {‘index’ -> [index],

‘columns’ -> [columns],

‘data’ -> [values]}

5) ‘records’ : list 如同 [{column -> value}, … ,

{column -> value}]

6) ‘index’ : dict 如同 {index -> {column -> value}}

缩写是允许的。s表示series，sp表示split。

into ：lass, 默认为 dict

collections.abc在返回值中用于所有映射的映射子类。

可以是您想要的映射类型的实际类或空实例。

如果你想要一个collection .defaultdict，你必须初始化它。

返回值：

dict, list 或 collections.abc.Mapping

返回一个collections.abc。表示DataFrame的映射对象。

最终的转换依赖于orient参数。

例子

>>> df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2],
...                    'col2': [0.5, 0.75]},
...                   index=['row1', 'row2'])
>>> df
      col1  col2
row1     1  0.50
row2     2  0.75
>>> df.to_dict()
{'col1': {'row1': 1, 'row2': 2}, 'col2': {'row1': 0.5, 'row2': 0.75}}

您可以指定返回方向

>>> df.to_dict('series')
{'col1': row1    1
         row2    2
Name: col1, dtype: int64,
'col2': row1    0.50
        row2    0.75
Name: col2, dtype: float64}
>>> df.to_dict('split')
{'index': ['row1', 'row2'], 'columns': ['col1', 'col2'],
 'data': [[1, 0.5], [2, 0.75]]}
>>> df.to_dict('records')
[{'col1': 1, 'col2': 0.5}, {'col1': 2, 'col2': 0.75}]
>>> df.to_dict('index')
{'row1': {'col1': 1, 'col2': 0.5}, 'row2': {'col1': 2, 'col2': 0.75}}

您还可以指定映射类型

>>> from collections import OrderedDict, defaultdict
>>> df.to_dict(into=OrderedDict)
OrderedDict([('col1', OrderedDict([('row1', 1), ('row2', 2)])),
             ('col2', OrderedDict([('row1', 0.5), ('row2', 0.75)]))])

如果需要defaultdict，则需要对其进行初始化：

>>> dd = defaultdict(list)
>>> df.to_dict('records', into=dd)
[defaultdict(<class 'list'>, {'col1': 1, 'col2': 0.5}),
 defaultdict(<class 'list'>, {'col1': 2, 'col2': 0.75})]

Python pandas.DataFrame.to_dict函数方法的使用

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