to_dict()函数有一个参数orient,可以用来选择转换后的字典形式。orient有6个可选的值,dict、list、series、split、records、index,分别对应了6种转换后的字典形式。默认情况下,orient='dict',转换后的字典形式如上所示。 让我们来看看orient取其他值的情况下,转换后的字典形式吧。
orient ='dict',是函数默认的,转化后的字典形式:{column(列名) : {index(行名) : value(值) )}}; orient ='list',转化后的字典形式:{column(列名) :{values}}; orient ='series',转化后的字典形式:{column(列名) : Series (values) (值)}; orient ='split',转化后的字典形式:{'index' : [ind...
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 这一列行名与各值之间的字典，直接在生成字典查询列名为 col_1 ：生成字典中 key 为各列名， value 为各列对应值的列表 orient = 'list' 时，可以很方面得到 在 某一...
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'...
dict、list 或 collections.abc.Mapping 返回代表 DataFrame 的 collections.abc.Mapping 对象。生成的转换取决于orient 参数。例子:>>> df = ps.DataFrame({'col1': [1, 2], ... 'col2': [0.5, 0.75]}, ... index=['row1', 'row2'], ... columns=['col1', 'col2']) >>> df col...
to_dict函数是将数据框数据转换为字典形式。 DataFrame.to_dict(*self*,orient='dict',into=) 都是转换为字典,但具体形式不同: 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)}...
index=['row1','row2'])print(df)'''col1 col2 row1 1 0.50 row2 2 0.75'''df.to_dict('dict')#默认是这种形式,根据columns划分#{'col1': {'row1': 1, 'row2': 2}, 'col2': {'row1': 0.5, 'row2': 0.75}}df.to_dict('list')#和index没有关系#{'col1': [1, 2], 'col...
参数:orient : str {‘dict’, ‘list’, ‘series’, ‘split’, ‘records’, ‘index’} ‘dict’ (default) : {column -> {index -> value}} ‘list’ : {column -> [values]} ‘series’ : {column -> Series(values)} ‘split’ : {‘index’ -> [index], ‘columns’ -> [columns...
of the dictionary. ‘dict’ (default) : dict like {column -> {index -> value}} ‘list...
df.to_dict(orient='list')输出：python { '姓名': ['小明', '小红', '小华'],'成绩': [85, 92, 78]} `orient='series'`使用`orient='series'`，转换后的字典形式为`{column:Series(value)}`。每列的值被收集到一个Series中，作为字典的值。输入：python df.to_dict(orient='series...