如何将 Pandas DataFrame 转换为不同方向的字典？

将 Pandas DataFrame 转换为字典

在 Python 中处理数据时，将 Pandas DataFrame 转换为字典通常很有用，可以轻松访问和操作特定数据.

将具有多列的 DataFrame 转换为字典，其中第一列表示键，其余列包含每个列的值键，可以使用 to_dict() 方法。

例如，考虑以下 DataFrame：

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

使用与“ID”列对应的键和值作为其他列中的值列表，我们需要转置 DataFrame，然后使用 'list' 参数应用 to_dict() 方法。这会将每一列输出为结果字典中的值列表。

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 参数来控制结果字典的格式。以下是一些常用选项：

• 'dict'：列名是键，值是索引：数据对的字典。
• ' list'：键是列名，值是列列表data.
• 'series'：与 'list' 类似，但值是 Series 对象。
• 'split'：拆分列、数据、索引作为键，值为列名、行数据值和索引标签
• 'records'：每一行都成为一个字典，其中键是列名，值是单元格中的数据。
• ' index'：与“records”类似，但是以键作为索引的字典的字典

通过了解 to_dict() 方法可用的不同选项，您可以有效地将 DataFrame 转换为所需格式的字典，以满足您的数据管理和分析需求。

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