如何从熊猫DF中获取`field_name：field_type`的字典

Question

我正在尝试根据给定的Dataframe（格式：field_name:field_type）创建一个简单的字段和字段类型字典

例如，我有这个DF.dtypes：

1. name                                 object
2. On_Time                              object
3. On_Budget                            object
4. actual_hr                            float64
5. Baseline_Start_Date                  datetime64[ns]
6. Forecast_Start_Date                  datetime64[ns] 

我想运行一个将返回所需字典的函数：

{'NAME':'object', 'On_Time':'object', 'On_Budget':'object', 'actual_hr':'float64', 'Forecast_Start_Date':'datetime64[ns]', 'actual_hr':'datetime64[ns]'}

Answer 1

尝试使用dtypes将.to_dict()用作字典：

>>> import pandas as pd
>>> df=pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':['a','b','c']})
>>> {k:str(v[0]) for k,v in pd.DataFrame(df.dtypes).T.to_dict('list').items()}
{'a': 'int64', 'b': 'object'}

Answer 2

先将DataFrame.dtypes转换为字符串，再依次转换为astype和git status to_dict：

Series

Answer 3

尝试df.to_dict('records')

根据熊猫文档，to_dict具有以下参数

  

str {'dict'，'list'，'series'，'split'，'records'，'index'}

确定字典值的类型。

1. “ dict”（默认值）：dict类似于{column-> {index->​​ value}}

2. “列表”：类似{column-> [values]}

的字典
3. “系列”：类似{column-> Series（values）}
的字典
4. “拆分”：类似{'index'-> [index]，'columns'-> [columns]，'data'-> [values]}
的字典
5. “记录”：类似于[{column-> value}，…，{column-> value}]
的列表
6. “索引”：类似{index->​​ {column-> value}}的字典