преобразовать пандас данных в словарь

во многих задачах манипуляции с данными, необходимо извлечение данных из пандаса в удобный формат. Одна общая потребность заключается в преобразовании DataFrame в словарь Python, где элементы первого столбца становятся ключими и элементами других столбцов в одной и той же строке. 0 P 1 3 2 1 Q 4 3 2 2 R 4 0 9

мы хотим преобразовать этот рамка данных в словарь следующей формы:

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

TO_DICT () Метод, предоставленный Pandas. Однако, чтобы выровнять данные Data в нужный формат, нам необходимо установить столбец «ID» в качестве индекса и транспонировать DataFrame с использованием .t. Кроме того, мы указываем аргумент Orient в TO_DICT () для вывода списка значений для каждого столбца.

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

. Следующий код демонстрирует этот подход:

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

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

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

]

альтернативные параметры

Помимо формата DICT по умолчанию, Pandas предлагает диапазон параметров для вывода словари с использованием Arist Argrey: &&&]

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

list:

keys являются именами столбцов, значения являются списками данных столбцов

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

series:

аналогично «списку», но значения серии - это значения серии

records:

Каждая строка становится словарем с именами столбцов в виде ключей и данных как значения
• index:
аналогично «записям», но словарь словарей с метками индекса как Keys
• [&&?