有时候,在Python中需要将dataframe类型转换为字典类型,下面的方法帮助我们解决这一问题。 任务代码。
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# encoding: utf-8 import pandas as pd a = ['Name', 'Age', 'Gender'] b = ['Ali', '19', 'China'] data = pd.DataFrame(zip(a, b), columns=['project', 'attribute']) print data dict_country = data.set_index('project').T.to_dict('list') print dict_country |
输出显示
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project attribute 0 Name Ali 1 Age 19 2 Gender China {'Gender': ['China'], 'Age': ['19'], 'Name': ['Ali']} |
值得注意的是,转置之前需要设置指定的索引,否则会按照默认索引转换成这样:
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{0: ['Name', 'Ali'], 1: ['Age', '19'], 2: ['Gender', 'China']} |
以上这篇Python中将dataframe转换为字典的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接:https://blog.csdn.net/yuanxiang01/article/details/79634632