• df.to_dict()转化为字典数据


    df.to_dict()里面参数可选(‘dict’, ‘list’, ‘series’, ‘split’, ‘records’, ‘index’)

    df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2],
                       'col2': [0.5, 0.75]},
                      index=['row1', 'row2'])
    print(df)
    '''
          col1  col2
    row1     1  0.50
    row2     2  0.75
    '''
    df.to_dict('dict') #默认是这种形式,根据columns划分
    #{'col1': {'row1': 1, 'row2': 2}, 'col2': {'row1': 0.5, 'row2': 0.75}}
    
    df.to_dict('list')  #和index没有关系
    #{'col1': [1, 2], 'col2': [0.5, 0.75]}
    
    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')  #分为index和columns以及data
    '''
    {'index': ['row1', 'row2'],
     'columns': ['col1', 'col2'],
     'data': [[1, 0.5], [2, 0.75]]}
    '''
    
    df.to_dict('records')  #根据index划分的
    #[{'col1': 1, 'col2': 0.5}, {'col1': 2, 'col2': 0.75}]
    
    df.to_dict('index')   #根据index划分且多了index
    #{'row1': {'col1': 1, 'col2': 0.5}, 'row2': {'col1': 2, 'col2': 0.75}}
    
    df.to_dict()  #默认形式
    #{'col1': {'row1': 1, 'row2': 2}, 'col2': {'row1': 0.5, 'row2': 0.75}}
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/cgmcoding/p/14042193.html
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