Question

寻找一种快速的方法，将pandas数据帧中的行放入有序的dict中，而不使用list。列表很好，但是大数据集需要很长时间。我正在使用fiona GIS阅读器，并且行是有序的，并且模式给出了数据类型。我用pandas来加入数据。在很多情况下，行将具有不同的类型，所以我在考虑变成一个带有字符串类型的numpy数组可能会成功。

Answer 1

不幸的是，你不能只做一个申请（因为它适合回到DataFrame）：

In [1]: df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=['a', 'b'])

In [2]: df
Out[2]: 
   a  b
0  1  2
1  3  4

In [3]: from collections import OrderedDict

In [4]: df.apply(OrderedDict)
Out[4]: 
   a  b
0  1  2
1  3  4

但您可以将列表理解与iterrows一起使用：

In [5]: [OrderedDict(row) for i, row in df.iterrows()]
Out[5]: [OrderedDict([('a', 1), ('b', 2)]), OrderedDict([('a', 3), ('b', 4)])]

如果可以使用生成器而不是列表来处理您正在使用的任何内容，这通常会更有效：

In [6]: (OrderedDict(row) for i, row in df.iterrows())
Out[6]: <generator object <genexpr> at 0x10466da50>

Answer 2

这是在函数to_dict的pandas 0.21.0+中使用参数into实现的：

df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=['a', 'b'])
print (df)
   a  b
0  1  2
1  3  4

d = df.to_dict(into=OrderedDict, orient='index')
print (d)
OrderedDict([(0, OrderedDict([('a', 1), ('b', 2)])), (1, OrderedDict([('a', 3), ('b', 4)]))])

如何快速将pandas数据帧行转换为ordereddict

2 个答案: