如何将 Pandas DataFrame 转换为具有特定方向的字典？

将 Pandas DataFrame 转换为字典

在 Python 中，将 Pandas DataFrame 转换为字典涉及重构数据帧以与所需的词典格式。具体来说，列名成为字典键，而每行中的值成为与这些键关联的值。

为了实现这种转换，to_dict() 方法被证明是有价值的。此方法接受指示数据排列的“orient”参数。默认情况下，它采用“dict”方向，其中列名称充当键，值是包含索引值对的字典。

为每列生成一个值列表，如示例输出，'orient' 参数应设置为 'list':

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

这一行完成了几个任务：

• 它将“ID”列设置为 DataFrame 的索引。
• 它转置 DataFrame 以将列移动到行中。
• 它应用 to_dict () 方法，其中 'orient' 参数设置为 'list'，该方法输出一个字典，其中列名作为键，列值列表为

生成的字典采用所需的格式，其中第一列元素是键，相应的行元素是值。

而“列表”方向适合在给定的场景中，存在其他东方选项，每个选项都会生成不同的字典格式：

• 'dict'：列名是键，值是索引：数据对的字典。
• 'series'：与'list'类似，但值是系列。
• ' split'：将列/数据/索引拆分为键，值为列名称、按行的数据值和索引标签
• 'records'：每一行都成为一个字典，以列名作为键，单元格中的数据作为值。
• 'index'：与“records”类似，但是字典的字典，其键作为索引标签，列名和数据值作为值。

通过了解不同的方向，您可以将转换定制为所需的字典结构。

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