pandas中DataFrame.to_dict()的实现示例

一、DataFrame.to_dict() 

这是 pandas 库中的一个方法，用于将 DataFrame 对象转换为字典。这个方法非常有用，特别是在需要将 DataFrame 的数据结构转换为 JSON 格式或其他与字典兼容的格式时。

参数：

to_dict() 方法有几个参数可选，用于控制输出的格式。

• orient：指定字典格式。默认为 'dict' ，表示每一列一个键。
• to_dict('records')：返回一个字典列表，每个字典代表一行记录，键是列名，值是数据。
• to_dict('index')：返回一个字典，其中索引作为键，列名作为子键。
• to_dict('series')：类似 'records'，但返回的是一个列表，其中每个元素是一个字典。
• to_dict('split')：返回一个字典，包含两个键：'index' 和 'columns'，它们分别映射到索引和列名的列表，值是数据。
• to_dict('long')：将 DataFrame 转换为长格式字典。

二、举例

创建一个 DataFrame

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'Column1': [1, 2],
    'Column2': ['A', 'B']
})

to_dict('records')

dic = df.to_dict('records')
print(dic)

# >>> dic[1] 
print(dic[1])

# >>> dic[1]['Column1']  
print(dic[1]['Column1'])

[{'Column1': 1, 'Column2': 'A'}, {'Column1': 2, 'Column2': 'B'}]
>>> dic[1]{'Column1': 2, 'Column2': 'B'}
>>> dic[1]['Column1']2

to_dict('list')

lis = df.to_dict('list')
print(list)

# >>> list['Column1']
print(list['Column1'])

{'Column1': [1, 2], 'Column2': ['A', 'B']}
>>> list['Column1'][1, 2]

to_dict('series')

ser= df.to_dict('series')
print(ser)

# >>> series['Column1']
print(ser['Column1'])

{'Column1': 0    1
1    2
Name: Column1, dtype: int64, 'Column2': 0    A
1    B
Name: Column2, dtype: object}
>>> series['Column1']:0    1
1    2
Name: Column1, dtype: int64

to_dict('index')

ind = df.to_dict('index')
print(ind)

# >>> index[1]
print(ind[1])

# >>> index[1]['Column1']
print(ind[1]['Column1'])

{0: {'Column1': 1, 'Column2': 'A'}, 1: {'Column1': 2, 'Column2': 'B'}}
>>> index[1]:{'Column1': 2, 'Column2': 'B'}
>>> index[1]['Column1']2

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