df.to_dict(orient = 'split') 输出: {'index': [0, 1, 2, 3], 'columns': ['姓名', '性别', '年龄', 'Python成绩'], 'data': [['张三', '男', 20, 70], ['李四', '女', 21, 80], ['王五', '男', 19, 90], ['赵六', '女', 18, 50]]} ...
orient='dict',默认,字典套字典:{column:{index:value}} orient ='list' ,字典里面为列表:{column:[values]} orient ='series',字典里为series形式:{column: Series(values)} orient ='split',字典里是数据对应列表:{'index':[index],'columns':[columns],'data': [values]} orient ='records',转化后...
>>>dfcol_1col_2row110.50row220.75>>>df.to_dict('split'){'index':['row1','row2'],'...
'columns':将列名作为字典的键,每一行的数据组成的列表作为字典的值。 into参数:可选值为dict或collections.OrderedDict,指定生成字典时所使用的字典类型,默认为dict。 根据具体需求,可以选择合适的参数进行配置。例如,如果我们希望以列名作为字典的键,并将每一列的数据组成的列表作为字典的值,可以使用以下代码: ...
将数据框转换为字典可以通过pandas库中的to_dict()方法实现。该方法可以接受不同的参数,以控制转换的方式和结果。常用的参数包括orient、columns和index。 orient参数用于指定字典的排列方式,可以取值为'dict'、'list'、'series'、'split'和'records'。其中,'dict'表示每列作为一个键值对,'list'表示每行作为一个键...
df.columns # 输出结果如下 Index(['country', 'continent', 'year', 'lifeExp', 'pop', 'gdpPercap'], dtype='object') 1. 2. 3. 2.2.4 获取DataFrame中的数据类型 与SQL中的数据表类似,DataFrame中的每一列的数据类型必须相同,不同列的数据类型可以不同 可以通过dtypes属性获取数据类型 df.dtypes ...
`orient='split'`将DataFrame转换为包含索引、列名和值的字典形式。结构为`{'index':[index],'columns':[columns],'data':[values]}`。输入：python df.to_dict(orient='split')输出：python { 'index': ['0', '1', '2'],'columns': ['姓名', '成绩'],'data': [[('小明', 85)...
调用格式为:data_series[key1][key2]或data_dict[key1] data_series 为数据对应的名字 key1 为列属性的键值,如本例中的’11’ , ‘22’等 key2 使用数据原始的索引(可选) 例图: 4、关键字参数orient=’split’ 形成{index -> [index], columns -> [columns], data -> [values]}的结构,是将数据...
{'index' : [index],‘columns' :[columns],’data‘ : [values]}; 5.orient ='records',转化后是 list形式由字典组成,每个字典都是一行,k是对应列名,v是对应值: [{column(列名) : value(值)}...{column:value}]; 6.orient ='index',转化后的字典形式:按一行一行展开,每个元素又是字典,k是列名...
2.4,orient ='split' — {'index' : [index],‘columns' :[columns],’data‘ : [values]}; orient ='split'得到三个键值对,列名、行名、值各一个,value统一都是列表形式; >>>df col_1 col_2 row110.50row220.75>>>df.to_dict('split'){'index':['row1','row2'],'columns':['col_1','...