代码收藏家 字典和dataFrame的相互转换
字典和dataFrame的相互转换
一、字典转dataFrame
1、字典转dataFrame比较简单，直接给出示例：
import pandas as pd
dic = {
'name':['张三','李四','王二','麻子','小红','小兰','小玉','小强','小娟','小明'],
'num':[802,807,801,803,806,805,808,809,800,804],
'height': [183, 161, 163, 163, 156, 186, 184, 154, 153, 174],
'weight': [87, 60, 71, 74, 45, 50, 47, 67, 49, 70],
'gender': ['男', '男', '男', '男', '女', '女', '女', '男', '女', '男'],
'age': [25, 30, 25, 26, 27, 20, 23, 26, 30, 30]
}
df=pd.DataFrame(dic)
print(df)
结果：
二、dataFrame转字典
1、DataFrame.to_dict() 函数介绍
pandas中经常用的是 DataFrame.to_dict() 函数将dataFrame转化为字典类型（字典的查询速度很快）
函数DataFrame.to_dict(orient=‘dict’, into=<class ‘dict’>)
dataFrame.to_dict() 结果默认 index 是 key ,其他字段是和 index 对应的 value
2、orient =‘dict’
dic1 = df.to_dict()
print(dic1)
结果：
{
'name': {0: '张三', 1: '李四', 2: '王二', 3: '麻子', 4: '小红', 5: '小兰', 6: '小玉', 7: '小强', 8: '小娟', 9: '小明'},
'num': {0: 802, 1: 807, 2: 801, 3: 803, 4: 806, 5: 805, 6: 808, 7: 809, 8: 800, 9: 804},
'height': {0: 183, 1: 161, 2: 163, 3: 163, 4: 156, 5: 186, 6: 184, 7: 154, 8: 153, 9: 174},
'weight': {0: 87, 1: 60, 2: 71, 3: 74, 4: 45, 5: 50, 6: 47, 7: 67, 8: 49, 9: 70},
'gender': {0: '男', 1: '男', 2: '男', 3: '男', 4: '女', 5: '女', 6: '女', 7: '男', 8: '女', 9: '男'},
'age': {0: 25, 1: 30, 2: 25, 3: 26, 4: 27, 5: 20, 6: 23, 7: 26, 8: 30, 9: 30}
}
3、 orient =‘list’
dic1 = df.to_dict('list')
print(dic1)
结果：
{
'name': ['张三', '李四', '王二', '麻子', '小红', '小兰', '小玉', '小强', '小娟', '小明'],
'num': [802, 807, 801, 803, 806, 805, 808, 809, 800, 804],
'height': [183, 161, 163, 163, 156, 186, 184, 154, 153, 174],
'weight': [87, 60, 71, 74, 45, 50, 47, 67, 49, 70],
'gender': ['男', '男', '男', '男', '女', '女', '女', '男', '女', '男'],
'age': [25, 30, 25, 26, 27, 20, 23, 26, 30, 30]
}
4、orient =‘series’
dic1 = df.to_dict('series')
print(dic1)
结果：
{
'name':
0 张三
1 李四
2 王二
3 麻子
4 小红
5 小兰
6 小玉
7 小强
8 小娟
9 小明
Name: name, dtype: object,
'num':
0 802
1 807
2 801
3 803
4 806
5 805
6 808
7 809
8 800
9 804
Name: num, dtype: int64,
'height':
0 183
1 161
2 163
3 163
4 156
5 186
6 184
7 154
8 153
9 174
Name: height, dtype: int64,
'weight':
0 87
1 60
2 71
3 74
4 45
5 50
6 47
7 67
8 49
9 70
Name: weight, dtype: int64,
'gender':
0 男
1 男
2 男
3 男
4 女
5 女
6 女
7 男
8 女
9 男
Name: gender, dtype: object,
'age':
0 25
1 30
2 25
3 26
4 27
5 20
6 23
7 26
8 30
9 30
Name: age, dtype: int64}
5、orient =‘split’
{'index': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
'columns': ['name', 'num', 'height', 'weight', 'gender', 'age'],
'data': [
['张三', 802, 183, 87, '男', 25],
['李四', 807, 161, 60, '男', 30],
['王二', 801, 163, 71, '男', 25],
['麻子', 803, 163, 74, '男', 26],
['小红', 806, 156, 45, '女', 27],
['小兰', 805, 186, 50, '女', 20],
['小玉', 808, 184, 47, '女', 23],
['小强', 809, 154, 67, '男', 26],
['小娟', 800, 153, 49, '女', 30],
['小明', 804, 174, 70, '男', 30]
]
}
6、orient =‘records’
dic1 = df.to_dict('records')
print(dic1)
结果：
[
{'name': '张三', 'num': 802, 'height': 183, 'weight': 87, 'gender': '男', 'age': 25},
{'name': '李四', 'num': 807, 'height': 161, 'weight': 60, 'gender': '男', 'age': 30},
{'name': '王二', 'num': 801, 'height': 163, 'weight': 71, 'gender': '男', 'age': 25},
{'name': '麻子', 'num': 803, 'height': 163, 'weight': 74, 'gender': '男', 'age': 26},
{'name': '小红', 'num': 806, 'height': 156, 'weight': 45, 'gender': '女', 'age': 27},
{'name': '小兰', 'num': 805, 'height': 186, 'weight': 50, 'gender': '女', 'age': 20},
{'name': '小玉', 'num': 808, 'height': 184, 'weight': 47, 'gender': '女', 'age': 23},
{'name': '小强', 'num': 809, 'height': 154, 'weight': 67, 'gender': '男', 'age': 26},
{'name': '小娟', 'num': 800, 'height': 153, 'weight': 49, 'gender': '女', 'age': 30},
{'name': '小明', 'num': 804, 'height': 174, 'weight': 70, 'gender': '男', 'age': 30}
]
7、orient =‘index’
dic1 = df.to_dict('index')
print(dic1)
结果：
{
0: {'name': '张三', 'num': 802, 'height': 183, 'weight': 87, 'gender': '男', 'age': 25},
1: {'name': '李四', 'num': 807, 'height': 161, 'weight': 60, 'gender': '男', 'age': 30},
2: {'name': '王二', 'num': 801, 'height': 163, 'weight': 71, 'gender': '男', 'age': 25},
3: {'name': '麻子', 'num': 803, 'height': 163, 'weight': 74, 'gender': '男', 'age': 26},
4: {'name': '小红', 'num': 806, 'height': 156, 'weight': 45, 'gender': '女', 'age': 27},
5: {'name': '小兰', 'num': 805, 'height': 186, 'weight': 50, 'gender': '女', 'age': 20},
6: {'name': '小玉', 'num': 808, 'height': 184, 'weight': 47, 'gender': '女', 'age': 23},
7: {'name': '小强', 'num': 809, 'height': 154, 'weight': 67, 'gender': '男', 'age': 26},
8: {'name': '小娟', 'num': 800, 'height': 153, 'weight': 49, 'gender': '女', 'age': 30},
9: {'name': '小明', 'num': 804, 'height': 174, 'weight': 70, 'gender': '男', 'age': 30}
}
8、指定列为key生成字典的实现步骤（按行）
1、 set_index用于将想设置为key的列设置为数据框索引
df.set_index("name", drop=True, inplace=True)
# 其中 drop=True去重,inplace=True在原数据上更改
结果：
2、使用orient=index参数将索引用作字典键。
dictionary = df.to_dict(orient="index")
print(dictionary)
结果
{
'张三': {'num': 802, 'height': 183, 'weight': 87, 'gender': '男', 'age': 25},
'李四': {'num': 807, 'height': 161, 'weight': 60, 'gender': '男', 'age': 30},
'王二': {'num': 801, 'height': 163, 'weight': 71, 'gender': '男', 'age': 25},
'麻子': {'num': 803, 'height': 163, 'weight': 74, 'gender': '男', 'age': 26},
'小红': {'num': 806, 'height': 156, 'weight': 45, 'gender': '女', 'age': 27},
'小兰': {'num': 805, 'height': 186, 'weight': 50, 'gender': '女', 'age': 20},
'小玉': {'num': 808, 'height': 184, 'weight': 47, 'gender': '女', 'age': 23},
'小强': {'num': 809, 'height': 154, 'weight': 67, 'gender': '男', 'age': 26},
'小娟': {'num': 800, 'height': 153, 'weight': 49, 'gender': '女', 'age': 30},
'小明': {'num': 804, 'height': 174, 'weight': 70, 'gender': '男', 'age': 30}
}
3、将步骤1、2合起来写也可以，这里不修改源数据
dictionary = df.set_index("name", drop=True).to_dict(orient="index")
9、指定列为key，value生成字典的实现
1、指定一个列为key，一列为value
dictionary = df.set_index("name")["num"].to_dict()
print(dictionary)
结果
{
'张三': 802,
'李四': 807,
'王二': 801,
'麻子': 803,
'小红': 806,
'小兰': 805,
'小玉': 808,
'小强': 809,
'小娟': 800,
'小明': 804
}
2、指定多个列为key，一列为value
dictionary = df.set_index(["name","num"])["weight"].to_dict()
print(dictionary)
结果：
{
('张三', 802): 87,
('李四', 807): 60,
('王二', 801): 71,
('麻子', 803): 74,
('小红', 806): 45,
('小兰', 805): 50,
('小玉', 808): 47,
('小强', 809): 67,
('小娟', 800): 49,
('小明', 804): 70
}
3、指定一个列为key，多列为value
方法1（速度慢）
dictionary = {c0:[c1,c2] for c0,c1,c2 in zip(df['name'],df['num'],df['weight'])}
print(dictionary)
方法2（速度快）
dictionary = df[["name",'num','weight']].set_index('name').T.to_dict('list')
print(dictionary)
结果：
{
'张三': [802, 87],
'李四': [807, 60],
'王二': [801, 71],
'麻子': [803, 74],
'小红': [806, 45],
'小兰': [805, 50],
'小玉': [808, 47],
'小强': [809, 67],
'小娟': [800, 49],
'小明': [804, 70]
}
4、 指定多列为key，多列为value
dictionary = df[["name",'num','weight',"age"]].set_index(['name','num']).T.to_dict('list')
print(dictionary)
结果：
{
('张三', 802): [87, 25],
('李四', 807): [60, 30],
('王二', 801): [71, 25],
('麻子', 803): [74, 26],
('小红', 806): [45, 27],
('小兰', 805): [50, 20],
('小玉', 808): [47, 23],
('小强', 809): [67, 26],
('小娟', 800): [49, 30],
('小明', 804): [70, 30]
}
参考
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.to_dict.html
来源：淡定的炮仗
