Pandas zum Wörterbuch

In Python wird eine Datenstruktur bezeichnet, die als Wörterbuch bezeichnet wird, um Informationen als Schlüsselwertpaare zu speichern. Wörterbuchobjekte sind optimiert, um Daten/Werte zu extrahieren, wenn der Schlüssel oder der Schlüssel bekannt ist. Um Werte effizient unter Verwendung des zugehörigen Index zu finden, können wir eine PANDAS-Reihe oder einen DataFrame mit einem relevanten Index in ein Wörterbuchobjekt mit Schlüsselwertpaaren „Index: Value“ konvertieren. Um diese Aufgabe zu erreichen, kann die Methode „to_dict ()“ verwendet werden. Diese Funktion ist eine integrierte Funktion in der Serienklasse des Pandas-Moduls.

Ein Datenrahmen wird mit den Pandas in ein pythonlistenartiges Datenwörterbuch der Serie umgewandelt.to_dict () Methode abhängig vom angegebenen Wert des Orient -Parameters.”

Wir werden die Methode to_dict () in Pandas verwenden. Wir können die Schlüsselwertpaare des zurückgegebenen Wörterbuchs auf verschiedene Weise unter Verwendung der Funktion to_dict () orientieren. Die Syntax der Funktion lautet wie folgt:

Syntax:

Pandas.DataFrame_Object.to_dict (orient = "dict", in =)

Parameter:

• 1. Orient: Welcher Datentyp zu konvertieren Spalten (Serie) in den String -Wert ("dict", "list", "records", "index", "series", "split") angegeben wird. Zum Beispiel würde das Schlüsselwort "Liste" ein Python -Wörterbuch von Listenobjekten mit dem Schlüssel "Spaltenname" und "Liste" (konvertierte Serie) als Ausgabe ergeben.
  2. hinein: Die Klasse kann als Instanz oder tatsächliche Klasse übergeben werden. Zum Beispiel kann eine Klasseninstanz im Fall eines Standarddikts übergeben werden. Der Standardwert des Parameters ist dikt.

Rückgabetyp:

Wörterbuch aus einem Datenrahmen oder einer Serie konvertiert.

Daten:

In allen Beispielen verwenden wir den folgenden Datenrahmen mit dem Namen "Bemerkungen", der 2 Zeilen und 4 Spalten enthält. Hier sind die Spaltenbezeichnungen - ['ID', 'Name', 'Status', 'Fee'].

Pandas importieren
# Erstellen Sie den DataFrame mithilfe von Listen
Bemerkungen = Pandas.DataFrame ([[23, Sravan "," Pass ", 1000],
[21, 'Sravan', 'Fail', 400],
], Spalten = ['ID', 'Name', 'Status', 'Fee'])
# Zeigen Sie den DataFrame - Anmerkungen an
drucken (Bemerkungen)

Ausgang:

ID -Name Statusgebühr
0 23 Sravan Pass 1000
1 21 Sravan scheitern 400

Beispiel 1: to_dict () ohne Parameter

Wir werden den Bemerkungsdatenrahmen in ein Wörterbuch umwandeln, ohne Parameter an die Methode to_dict () zu übergeben.

Pandas importieren
# Erstellen Sie den DataFrame mithilfe von Listen
Bemerkungen = Pandas.DataFrame ([[23, Sravan "," Pass ", 1000],
[21, 'Sravan', 'Fail', 400],
], Spalten = ['ID', 'Name', 'Status', 'Fee'])
# Zum Wörterbuch konvertieren
Druck (Bemerkungen.to_dict ())

Ausgang:

'id': 0: 23, 1: 21, 'Name': 0: 'sravan', 1: 'sravan', 'Status': 0: 'Pass', 1: 'fail' , 'Fee': 0: 1000, 1: 400

Erläuterung

Der Datenrahmen wird in ein Wörterbuch umgewandelt.

Hier wurden die Spalten im Originaldatenrahmen als Schlüssel in einem Wörterbuch konvertiert, und jede Spalte speichert zwei Werte erneut in einem Wörterbuchformat. Die Schlüssel für diese Werte beginnen von 0.

Beispiel 2: to_dict () mit 'Serie' '

Wir werden den Bemerkungsdatenrahmen in ein Serienformat umwandeln, indem wir den Parameter "Serie" an die Methode to_dict () übergeben.

Format:

Pandas importieren
# Erstellen Sie den DataFrame mithilfe von Listen
Bemerkungen = Pandas.DataFrame ([[23, Sravan "," Pass ", 1000],
[21, 'Sravan', 'Fail', 400],
], Spalten = ['ID', 'Name', 'Status', 'Fee'])
# Konvertieren Sie mit einer Reihe von Werten zum Wörterbuch
Druck (Bemerkungen.to_dict ('Serie'))

Ausgang:

'id': 0 23
1 21
Name: ID, DTYPE: INT64, 'Name': 0 Sravan
1 Sravan
Name: Name, DTYPE: Objekt, 'Status': 0 Pass
1 scheitern
Name: Status, DTYPE: Objekt, 'Fee': 0 1000
1 400
Name: Fee, DTYPE: INT64

Erläuterung

Der Datenrahmen wird in ein Wörterbuch mit dem Format "Serie" konvertiert.

Hier wurden die Spalten im Originaldatenrahmen als Schlüssel in einem Wörterbuch konvertiert, und jede Spalte speichert Zeilen zusammen mit dem Datentyp der Spalte. Der Datentyp der Spalte 'ID' ist int64 und zwei andere Spalten sind 'Objekt'.

Beispiel 3: to_dict () mit 'Split' '

Wenn Sie Zeilenbezeichnungen, Spaltenbezeichnungen und Werte im konvertierten Wörterbuch trennen möchten, können Sie den Parameter "Split" verwenden. Hier speichert der Indexschlüssel eine Liste von Indexbezeichnungen. Die Taste 'Spalten' enthält eine Liste von Spaltennamen und Daten ist eine verschachtelte Liste, die jede Zeilenwerte in einer von einem Kommas getrennten Liste speichert.

Format:

Pandas importieren
# Erstellen Sie den DataFrame mithilfe von Listen
Bemerkungen = Pandas.DataFrame ([[23, Sravan "," Pass ", 1000],
[21, 'Sravan', 'Fail', 400],
], Spalten = ['ID', 'Name', 'Status', 'Fee'])
# Konvertieren Sie zum Wörterbuch ohne Index und Header
Druck (Bemerkungen.to_dict ('split'))

Ausgang:

'Index': [0, 1], 'Spalten': ['ID', 'Name', 'Status', 'Fee'], 'Data': [[23, 'Sravan', 'Pass', 1000, 1000 ], [21, 'Sravan', 'Fail', 400]

Erläuterung

Wir können sehen, dass zwei Indizes in einer Liste als Wert für den Schlüssel gespeichert wurden - 'Index'. In ähnlicher Weise werden Spaltennamen auch in einer Liste als Wert für den Schlüssel gespeichert - "Spalten" und jede Zeile wird als Liste in einer verschachtelten Liste der "Daten" gespeichert.

Beispiel 4: to_dict () mit 'Datensatz'

Wenn Sie Ihren Datenrahmen in ein Wörterbuch mit jeder Zeile als Wörterbuch in einer Liste konvertieren, können Sie den Datensatzparameter in der Methode to_dict () verwenden. Hier wird jede Zeile in ein Wörterbuch platziert, sodass der Schlüssel der Spaltenname ist und der Wert der tatsächliche Wert im PANDAS -Datenframe ist. Alle Zeilen wurden in einer Liste gespeichert.

Format:

Pandas importieren
# Erstellen Sie den DataFrame mithilfe von Listen
Bemerkungen = Pandas.DataFrame ([[23, Sravan "," Pass ", 1000],
[21, 'Sravan', 'Fail', 400],
], Spalten = ['ID', 'Name', 'Status', 'Fee'])
# Konvertieren Sie durch Aufzeichnung zum Wörterbuch
Druck (Bemerkungen.to_dict ('record'))

Ausgang:

['id': 23, 'name': 'sravan', 'status': 'pass', 'fee': 1000, 'id': 21, 'name': 'sravan', 'Status': 'Fail', 'Fee': 400]

Beispiel 5: to_dict () mit 'Index' '

Hier wird jede Zeile in einem Wörterbuch als Wert für den Schlüssel gestartet, der von 0 beginnt. Alle Reihen wurden erneut in einem Wörterbuch aufbewahrt.

Format:

Pandas importieren
# Erstellen Sie den DataFrame mithilfe von Listen
Bemerkungen = Pandas.DataFrame ([[23, Sravan "," Pass ", 1000],
[21, 'Sravan', 'Fail', 400],
], Spalten = ['ID', 'Name', 'Status', 'Fee'])
# Mit Index zum Wörterbuch konvertieren
Druck (Bemerkungen.to_dict ('Index'))

Ausgang:

[0: 'ID': 23, 'Name': 'Sravan', 'Status': 'Pass', 'Fee': 1000, 1: 'ID': 21, 'Name': 'Sravan' , 'Status': 'Fail', 'Fee': 400

Beispiel 6: ordnungsgemäß ()

Lassen Sie uns den Parameter "In" verwenden, der dauern wird Geordnet, Dadurch konvertiert der Pandas -Datenframe in ein geordnetes Wörterbuch.

Pandas importieren
aus den Sammlungen import *
# Erstellen Sie den DataFrame mithilfe von Listen
Bemerkungen = Pandas.DataFrame ([[23, Sravan "," Pass ", 1000],
[21, 'Sravan', 'Fail', 400],
], Spalten = ['ID', 'Name', 'Status', 'Fee'])
# Um ordnungsgemäß zu konvertieren
Druck (Bemerkungen.to_dict (in = ordnungsdikt))

Ausgang:

Ordnungsgemäß ([('id', ordnungsdikt ([(0, 23), (1, 21)])), ('Name', ordnungsdikt ([(0, 'sravan'), (1, 'sravan')] )), ('Status', ordnungsgemäß ([(0, 'Pass'), (1, 'Fail'))))), ('Fee', ordnungsdikt ([(0, 1000), (1, 400)] ))])

Abschluss

Wir haben diskutiert, wie wir die DataFrame- oder Pandas -Objekte in ein Python -Wörterbuch umwandeln können. Wir haben die Syntax der Funktion to_dict () gesehen, um die Parameter dieser Funktion zu verstehen und wie Sie die Ausgabe der Funktion ändern können, indem Sie die Funktion mit unterschiedlichen Parametern angeben. In den Beispielen dieses Tutorials haben wir die Methode to_Dict (), eine eingebaute Pandas -Funktion, verwendet, um die Pandas -Objekte in das Python -Wörterbuch zu ändern.