Python
 Computer >> コンピューター >  >> プログラミング >> Python

DataFrameをPandasで辞書に変換する方法は？

Pandas DataFrameを辞書に変換するには、to_dict（）メソッドを使用できます。例を見て、その方法を見てみましょう。

ステップ

  • 2次元、サイズ変更可能、潜在的に異種の表形式データ、 dfを作成します 。
  • 入力DataFrame、 dfを印刷します 。
  • to_dict（）を使用してDataFrameを辞書に変換します メソッドとそれを印刷します。

例

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
   {
      "x": [5, 2, 7, 0],
      "y": [4, 7, 5, 1],
      "z": [9, 3, 5, 1]
   }
)
print "Input DataFrame is:\n", df
print "Convert DataFrame into dictionary: \n", df.to_dict()

出力

Input DataFrame is:
   x  y  z
0  5  4  9
1  2  7  3
2  7  5  5
3  0  1  1

Convert DataFrame into dictionary:
{'x': {0: 5, 1: 2, 2: 7, 3: 0}, 'y': {0: 4, 1: 7, 2: 5, 3: 1},
'z': {0: 9, 1: 3, 2: 5, 3: 1}}

  1. すべてのCSVファイルを単一のデータフレームにマージする方法– Python Pandas？

    すべてのCSVファイルをマージするには、GLOBモジュールを使用します。 os.path.join（）メソッドはconcat（）内で使用され、CSVファイルをマージします。 まず、必要なライブラリをインポートします。 pdをパンダライブラリのエイリアスとして設定しました- import pandas as pd import glob import os ここで、次の3つのCSVファイルがあるとします- Sales1.csv Sales2.csv Sales3.csv まず、複数のファイルを結合するためのパスを設定します。デスクトップにマージする

  2. 複数のCSVファイルを単一のPandasデータフレームにマージする方法は？

    複数のCSVファイルを単一のPandasデータフレームにマージするには、read_csvを使用します。まず、必要なパンダライブラリをインポートします。ここ。 pdをエイリアスとして設定しました- import pandas as pd さて、以下が私たちのCSVファイルだとしましょう- Sales1.csv Sales2.csv パスを文字列として設定しました。両方のファイルがデスクトップにあります- file1 = "C:\\Users\\amit_\\Desktop\\sales1.csv" file2 = "C:\\Users