我的数据框看起来像:
NAME ID
155 ARBITRARY_A 697381
208 ARBITRARY_B 691820
265 ARBITRARY_C 691782
272 ARBITRARY_D 695593
我想将其转换为字典列表,如下所示:
[{name:ARBITRARY_A, id:697381}, {name:ARBITRARY_B, id:691820},
{name:ARBITRARY_C, id:691782}, {name:ARBITRARY_D, id:695593}]
执行此操作的最快/最佳方式是什么?
答案 0 :(得分:4)
如评论中所示,可以使用pandas.DataFrame.to_dict()
。在您的情况下,您需要orient
作为record
:
<强>代码:强>
df.to_dict('record')
测试代码:
df = pd.read_fwf(StringIO(u"""
NAME ID
155 ARBITRARY_A 697381
208 ARBITRARY_B 691820
265 ARBITRARY_C 691782
272 ARBITRARY_D 695593"""),
header=1, index_col=0)
print(df)
print(df.to_dict('record'))
<强>结果:强>
NAME ID
155 ARBITRARY_A 697381
208 ARBITRARY_B 691820
265 ARBITRARY_C 691782
272 ARBITRARY_D 695593
[{u'NAME': u'ARBITRARY_A', u'ID': 697381L}, {u'NAME': u'ARBITRARY_B', u'ID': 691820L}, {u'NAME': u'ARBITRARY_C', u'ID': 691782L}, {u'NAME': u'ARBITRARY_D', u'ID': 695593L}]
答案 1 :(得分:3)
你可以通过自己的理解来提高性能
v = df.values.tolist()
c = df.columns.values.tolist()
[dict(zip(c, x)) for x in v]
[{'ID': 697381L, 'NAME': 'ARBITRARY_A'},
{'ID': 691820L, 'NAME': 'ARBITRARY_B'},
{'ID': 691782L, 'NAME': 'ARBITRARY_C'},
{'ID': 695593L, 'NAME': 'ARBITRARY_D'}]
答案 2 :(得分:1)
尝试:
df.to_dict()
如果这不会产生预期的结果,请尝试转置DataFrame:
df.T.to_dict()