PythonでDataFrameの行をタプルのリストを持つOrderedDictとして出力する方法

Pythonのpandasライブラリを使って、データフレーム（DataFrame）の各行を「タプルのリストを含むOrderedDict」として出力する方法を解説します。この手法は、行データをキーと値のペアとして順序を保ったまま扱いたい場合に非常に便利です。

期待される出力結果

データフレームが与えられたとき、最終的に以下のようなOrderedDict（タプルのリスト形式）が出力されます。

OrderedDict([('Index', 0), ('Name', 'Raj'), ('Age', 13), ('City', 'Chennai'), ('Mark', 80)])
OrderedDict([('Index', 1), ('Name', 'Ravi'), ('Age', 12), ('City', 'Delhi'), ('Mark', 90)])
OrderedDict([('Index', 2), ('Name', 'Ram'), ('Age', 13), ('City', 'Chennai'), ('Mark', 95)])

解決手順

この問題を解決するために、以下の手順に従います。

• まず、データフレームを定義します。
• 次に、forループを使ってすべての行にアクセスします。このとき、df.itertuples()関数を使用し、引数にname='stud'を指定します。

for row in df.itertuples(name='stud')

• 各行情報はnamedtupleとして取得できるため、_asdict()関数を使ってタプルのリストを含むOrderedDictに変換し、変数dict_rowに保存します。最後にその値を出力します。

dict_row = row._asdict()
print(dict_row)

サンプルコード

理解を深めるために、以下のコードを実行してみましょう。

import pandas as pd
Students = [('Raj', 13, 'Chennai', 80) ,
            ('Ravi', 12, 'Delhi' , 90) ,
            ('Ram', 13, 'Chennai', 95)]
df = pd.DataFrame(Students, columns=['Name', 'Age', 'City', 'Mark'])
print("DataFrame is:\n",df)
for row in df.itertuples(name='stud'):
    dict_row = row._asdict()
    print(dict_row)

実行結果

DataFrame is:
 Name   Age   City    Mark
0 Raj   13   Chennai  80
1 Ravi  12   Delhi    90
2 Ram   13   Chennai  95
OrderedDict([('Index', 0), ('Name', 'Raj'), ('Age', 13), ('City', 'Chennai'), ('Mark', 80)])
OrderedDict([('Index', 1), ('Name', 'Ravi'), ('Age', 12), ('City', 'Delhi'), ('Mark', 90)])
OrderedDict([('Index', 2), ('Name', 'Ram'), ('Age', 13), ('City', 'Chennai'), ('Mark', 95)])

ポイント解説

itertuples()メソッドは、データフレームの各行をnamedtupleとして高速に反復処理できる便利な機能です。name引数を指定することで、生成されるnamedtupleに任意の名前を付けることができます。さらに、namedtupleが持つ_asdict()メソッドを呼び出すことで、列名をキー、セルの値を値とするOrderedDictへ簡単に変換できます。なお、'Index'というキーには自動的に行インデックスが格納される点にも注目してください。