如何將 Pandas DataFrame 轉換為不同方向的字典？

將Pandas DataFrame 轉換為字典

在Python 中處理資料時，將Pandas DataFrame 轉換為字典通常很有用，可以輕鬆存取和操作特定資料.

將具有多列的DataFrame 轉換為字典，其中第一列表示鍵，其餘列包含每個列的值鍵，可以使用to_dict() 方法。

例如，考慮以下DataFrame：

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

使用與「ID」列對應的鍵和值作為其他列中的值列表，我們需要轉置DataFrame，然後使用'list ' 參數應用to_dict() 方法。這會將每一列輸出為結果字典中的值列表。

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]}

或者，可以指定 orient 參數來控制結果字典的格式。以下是一些常用選項：

• 'dict'：列名是鍵，值是索引：資料對的字典。
• ' list'：鍵是列名，值是列列表data.
• 'series'：與'list' 類似，但值是Series 物件。
• 'split'：分割列、資料、索引作為鍵，值為列名、行資料值和索引標籤
• 'records'：每一行都成為字典，其中鍵是列名，值是儲存格中的資料。
• ' index'：與「records」類似，但是以鍵作為索引的字典的字典

透過了解to_dict() 方法可用的不同選項，您可以有效地將DataFrame 轉換為所需格式的字典，以滿足您的資料管理和分析需求。

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