根据重复行将pandas df转换为dict (row必须为key) 在pandas中,可以使用groupby函数和apply函数来实现根据重复行将DataFrame转换为字典的操作。具体步骤如下: 首先,使用groupby函数将DataFrame按照重复行进行分组。可以选择需要作为key的列作为groupby的参数。 代码语言:txt ...
import pandas as pd # 读取数据到DataFrame df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}) # 将行转换为字典 dict_data = df.to_dict(orient='records') # 遍历字典并输出值 for row in dict_data: for key, value in row.items(): print(f'{key}...
可以指定返回的类型 >>>df.to_dict('series'){'col1': row1 1row2 2Name: col1, dtype: int64,'col2': row1 0.50row2 0.75Name: col2, dtype: float64} >>>df.to_dict('split'){'index': ['row1', 'row2'], 'columns': ['col1', 'col2'],'data': [[1, 0.5], [2, 0.75]]...
if row['a'] == 0: row['e'] = row['d'] elif row['a'] <= 25=""> 0: row['e'] = row['b']-row['c'] else: row['e'] = row['b'] + row['c'] # converting back to DataFrame df4 = pd.DataFrame(df_dict) end = time.time() print...
query from dict 比 pd.Series快得多 df[col].to_dict() Explode df.col.str.split(‘_’)后 df.explode('colname') 或者 df.explode('colname',ignore_index=True) Reverse row order, 适用于df.X.plot.barh() df.iloc[::-1] melt, wide form-->long form ...
to_dict() {'col1':{'row1':1, 'row2':2}, 'col2':{'row1':0.5, 'row2':0.75}}您可以指定返回方向。>>> df.to_dict('series') {'col1':row1 1 row2 2 Name:col1, dtype:int64, 'col2':row1 0.50 row2 0.75 Name:col2, dtype:float64}>>> df.to_dict('split') {'index':...
2.1,orient ='dict' — {column(列名) : {index(行名) : value(值) )}} to_dict('list')时,构造好的字典形式:{第一列的列名:{第一行的行名:value值,第二行行名,value值},...}; >>> df col_1 col_2 row1 1 0.50 row2 2 0.75 >...
>>> df.to_dict('dict') {'col_1': {'row1': 1, 'row2': 2}, 'col_2': {'row1': 0.5, 'row2': 0.75}} 1. 2. 3. 4. 5. 6. orient = 'dict 可以很方面得到 在某一列对应的行名与各值之间的字典数据类型,例如在源数据上面我想得到在col_1这...
to_dict('series'){'col_1':row11row22Name:col_1,dtype:int64,'col_2':row10.50row20.75...
>>> df.to_dict(){'col1': {'row1': 1, 'row2': 2}, 'col2': {'row1': 0.5, 'row2': 0.75}} 可以指定返回的类型 >>> df.to_dict('series'){'col1': row1 1 row2 2 Name: col1, dtype: int64,'col2': row1 0.50 row2 0.75 Name: col2, dtype: float64...