Convertir un Pandas DataFrame en un dictionnaire

dans de nombreuses tâches de manipulation de données, en extraction des données d'un Pandas DataFrame dans un format pratique est nécessaire. Un besoin commun est de convertir un DataFrame en un dictionnaire Python, où les éléments de la première colonne deviennent des clés et les éléments des autres colonnes de la même ligne deviennent des valeurs.

Exemple

Considérez le dataframe suivant:

    ID   A   B   C
0   p    1   3   2
1   q    4   3   2
2   r    4   0   9

Nous voulons convertir cette dataframe en un dictionnaire du formulaire suivant:

{'p': [1,3,2], 'q': [4,3,2], 'r': [4,0,9]}

TO_DICT () Méthode fournie par Pandas. Cependant, pour aligner le dataframe dans le format souhaité, nous devons définir la colonne «ID» comme index et transposer le DataFrame à l'aide de .t. De plus, nous spécifions l'argument Orient dans TO_DICT () pour publier une liste de valeurs pour chaque colonne.

Le code suivant démontre cette approche:

df.set_index ('id'). T.to_dict ('list')

df.set_index('ID').T.to_dict('list')

. 3, 2], 'Q': [4, 3, 2], 'r': [4, 0, 9]}

{'p': [1, 3, 2], 'q': [4, 3, 2], 'r': [4, 0, 9]}

au-delà du format de dict par défaut, Pandas offre une gamme d'options pour la sortie des dictionnaires en utilisant l'argument orient Dictionnaires de l'index: paires de données

les touches sont des noms de colonne, les valeurs sont des listes de données de colonne
• série:
similaire à 'list', mais les valeurs sont des séries
• Split:
Noms de colonne En tant que clé séparée
• enregistre:
chaque ligne devient un dictionnaire avec des noms de colonne comme des clés et des données comme des valeurs
• index:
similaire à 'Records', mais une dictionnaire de dictionnaires avec des labels d'index comme des touches