Pandas DataFrame を特定の向きのディクショナリに変換するにはどうすればよいですか?

Pandas DataFrame を辞書に変換する

Python では、Pandas DataFrame を辞書に変換するには、データ フレームを再構築して、必要な辞書形式。具体的には、列名が辞書キーになり、各行の値がそれらのキーに関連付けられた値になります。

この変換を実現するには、to_dict() メソッドが有効であることがわかります。このメソッドは、データの配置を指定する「orient」パラメータを受け入れます。デフォルトでは、列名がキーとして機能し、値がインデックスと値のペアを含む辞書である「dict」方向が採用されます。

代わりに、次の手順で示すように、各列の値のリストを生成します。サンプル出力では、「orient」パラメータを「list」に設定する必要があります:

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

この行はいくつかのことを実現します。タスク:

• 「ID」列を DataFrame のインデックスとして設定します。
• DataFrame を転置して列を行に移動します。
• to_dict を適用します。 () メソッドで、'orient' 引数を 'list' に設定すると、列名をキーとし、列値のリストを含むディクショナリが出力されます。

結果の辞書は、最初の列要素がキーで、対応する行要素が値である目的の形式をとります。

一方、「リスト」方向は次の場合に適しています。特定のシナリオでは、他の方向オプションが存在し、それぞれ別の辞書形式が生成されます:

• 'dict':列名はキー、値はインデックス:データのペアの辞書です。
• 'series': 'list' と似ていますが、値は Series です。
• ' split': 列/データ/インデックスをキーに分割します。値は列名、行ごとのデータ値、インデックス ラベルです。
• 'records': 各行は、列名をキーとし、セル内のデータを値として持つ辞書になります。
• 'index': 「レコード」に似ていますが、キーがインデックス ラベルであり、列名とデータ値が次のような辞書の辞書です。

さまざまな方向を理解することで、変換を目的の辞書構造に調整できます。

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