Pandas DataFrame を異なる方向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 でデータを操作する場合、特定のデータに簡単にアクセスして操作できるように、Pandas DataFrame を辞書に変換すると便利なことがよくあります。 .

複数の列を持つ DataFrame を辞書に変換します。最初の列はキーを表し、残りの列にはそれぞれの値が含まれます。

たとえば、次の DataFrame について考えてみましょう。

df = pd.DataFrame(
    {
        "ID": ["p", "q", "r"],
        "A": [1, 4, 4],
        "B": [3, 3, 0],
        "C": [2, 2, 9],
    }
)

「ID」列に対応するキーを持つ辞書を作成するには、値を他の列の値のリストとして取得するには、DataFrame を転置し、「list」引数を指定して to_dict() メソッドを適用する必要があります。これにより、各列が結果の辞書の値のリストとして出力されます。

result_dict = df.set_index("ID").T.to_dict("list")

print(result_dict)  # Output: {'p': [1, 3, 2], 'q': [4, 3, 2], 'r': [4, 0, 9]}

または、orient 引数を指定して、結果の辞書の形式を制御することもできます。一般的なオプションをいくつか示します。

• 'dict': 列名はキー、値はインデックス:データ ペアの辞書です。
• ' list': キーは列名、値は列のリストですdata.
• 'series': 'list' と似ていますが、値は Series オブジェクトです。
• 'split': 列、データ、キーとしてインデックスを作成します。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、キーが列名、値がセル内のデータである辞書になります。
• ' Index': 'records' と似ていますが、キーをインデックスとして持つ辞書の辞書ですlabel.

to_dict() メソッドで使用できるさまざまなオプションを理解することで、データ管理と分析の要件を満たすために、DataFrame を目的の形式の辞書に効果的に変換できます。

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