Pandas DataFrame을 방향이 다른 사전으로 어떻게 변환할 수 있나요?

Pandas DataFrame을 사전으로 변환

Python에서 데이터 작업을 할 때 특정 데이터에 쉽게 액세스하고 조작할 수 있도록 Pandas DataFrame을 사전으로 변환하는 것이 유용한 경우가 많습니다. .

여러 열이 있는 DataFrame을 사전으로 변환하려면 첫 번째 열은 키를 나타내고 나머지 열은 각 값을 포함합니다. 키를 사용하려면 to_dict() 메서드를 사용할 수 있습니다.

예를 들어 다음 DataFrame을 고려하세요.

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

"ID" 열에 해당하는 키와 값을 다른 열의 값 목록으로 사용하려면 DataFrame을 전치한 다음 'list' 인수와 함께 to_dict() 메서드를 적용해야 합니다. 그러면 각 열이 결과 사전의 값 목록으로 출력됩니다.

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]}

또는 orient 인수를 지정하여 결과 사전의 형식을 제어할 수도 있습니다. 다음은 몇 가지 일반적인 옵션입니다.

• 'dict': 열 이름은 키이고 값은 인덱스의 사전입니다: 데이터 쌍.
• ' list': 키는 열 이름이고 값은 열 목록입니다. data.
• 'series': 'list'와 같지만 값은 Series 객체입니다.
• 'split': 열, 데이터, 값은 열 이름, 행별 데이터 값 및 인덱스 레이블인 키로 인덱스를 사용합니다.
• 'records': 각 행은 키가 열 이름이고 값이 셀의 데이터인 사전이 됩니다.
• ' index': 'records'와 비슷하지만 키를 인덱스로 사용하는 사전 사전입니다. labels.

to_dict() 메서드에 사용할 수 있는 다양한 옵션을 이해하면 데이터 관리 및 분석 요구 사항에 맞게 DataFrame을 원하는 형식의 사전으로 효과적으로 변환할 수 있습니다.

위 내용은 Pandas DataFrame을 방향이 다른 사전으로 어떻게 변환할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!