Question

我有一个数据帧df，如下所示：

| name  | coverage |
|-------|----------|
| Jason | 25.1     |

我想将其转换为字典。我在pandas中使用了以下命令：

dict=df.to_dict()

dict的输出给了我以下内容：

{'coverage': {0: 25.1}, 'name': {0: 'Jason'}}

我不希望在输出中使用0。我认为这是由于我的数据帧df中的列索引而捕获的。我该怎么做才能消除输出中的0 （我不想捕获索引。）预期输出：

{'coverage': 25.1, 'name': 'Jason'}

Answer 1

当我看到有两列的数据集时，我看到的是一个序列，而不是一个数据框。

尝试以下操作：d = df.set_index('name')['coverage'].to_dict()，它将把您的数据框转换为序列并输出。

但是，如果您打算有更多的列而不是一个公共键，则可以将它们存储在数组中，而不是使用“ records”。 d = df.to_dict('r')。 `

可运行的代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'name': ['Jason'],
    'coverage': [25.1]
})

print(df.to_dict())
print(df.set_index('name')['coverage'].to_dict())
print(df.to_dict('r'))

返回：

{'name': {0: 'Jason'}, 'coverage': {0: 25.1}}
{'Jason': 25.1}
[{'name': 'Jason', 'coverage': 25.1}]

还有一件事，请尽量避免使用保留的变量名dict。

Answer 2

dict1 = df.to_dict('records')

或

dict2 = df.to_dict('list')

list：键是列名，值是列数据的列表

records：每一行成为一个字典，其中key是列名，value是单元格中的数据

Answer 3

如果它只有 1 列，则将 1 列切片（它被转换为系列）并包装在一个 dict 函数中

dict( myDF.iloc[:, -1] )
# [: , -1] means: return all rows, return last column)

{Jason: 25.1}

如何在没有索引的熊猫中将数据框转换为字典

3 个答案: