


Bagaimana untuk Menukar Pandas DataFrame kepada Kamus dengan Nilai Senarai?
Tukar Pandas DataFrame kepada Kamus
Dalam banyak tugas manipulasi data, mengekstrak data daripada Pandas DataFrame ke dalam format yang mudah diperlukan. Satu keperluan biasa ialah menukar DataFrame kepada kamus Python, dengan elemen lajur pertama menjadi kunci dan elemen lajur lain dalam baris yang sama menjadi nilai.
Contoh
Pertimbangkan berikut DataFrame:
ID A B C 0 p 1 3 2 1 q 4 3 2 2 r 4 0 9
Kami mahu menukar DataFrame ini kepada kamus berikut borang:
{'p': [1,3,2], 'q': [4,3,2], 'r': [4,0,9]}
Penyelesaian
Untuk mencapai matlamat ini, kita boleh menggunakan kaedah to_dict() yang disediakan oleh Pandas. Walau bagaimanapun, untuk menjajarkan DataFrame ke dalam format yang dikehendaki, kita perlu menetapkan lajur 'ID' sebagai indeks dan menukar DataFrame menggunakan .T. Selain itu, kami menentukan argumen orient dalam to_dict() untuk mengeluarkan senarai nilai bagi setiap lajur.
Kod berikut menunjukkan pendekatan ini:
df.set_index('ID').T.to_dict('list')
Ini akan menghasilkan kamus yang diingini:
{'p': [1, 3, 2], 'q': [4, 3, 2], 'r': [4, 0, 9]}
Pilihan Alternatif
Di luar format dict lalai, Pandas menawarkan julat pilihan untuk mengeluarkan kamus menggunakan argumen orient:
- dikt: Nama lajur sebagai kunci, nilai sebagai kamus indeks: pasangan data
- senarai: Kunci ialah nama lajur, nilai ialah senarai lajur data
- siri: Serupa dengan 'senarai', tetapi nilai ialah objek Siri
- pecah: Nama lajur sebagai kunci, nilai data sebagai nilai, dan label indeks sebagai kunci berasingan
- rekod: Setiap baris menjadi kamus dengan nama lajur sebagai kunci dan data sebagai nilai
- indeks: Serupa dengan 'rekod', tetapi kamus kamus dengan label indeks sebagai kunci
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menukar Pandas DataFrame kepada Kamus dengan Nilai Senarai?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.
