【Pandas】将DataFrame对象转换为字典或列表的方法 |
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【Pandas】将DataFrame对象转换为字典或列表的方法
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一. 数据准备
使用Excel创建一个名为 “demo.csv”的文件，并用pd.read_csv()的方法读入： import pandas as pd category = pd.read_csv(r'C:\Users\16676\Desktop\demo.csv') print(category)csv文件的内容如下，为避免歧义，这里做如下规定：  
二. 将DataFrame对象转换为字典
1. 将指定列作为键，另一列作为值:
注 ：不指定索引时，默认直接使用df对象的行索引充当键 # 将'index'作为键，'category'作为值 category_dict1 = category.set_index('index')['category'].to_dict() print(f'dict1-->{dict1}') # 将'category'作为键，'index'作为值 category_dict2 = category.set_index('category')['index'].to_dict() print(f'dict2-->{dict2}') # 不指定索引 category_dict3 = category['category'].to_dict() print(f'不指定索引时-->{category_dict3}')效果如下：
此时，输出格式为字典嵌套字典：列名充当外层字典的key，内层字典充当外层字典的value，其中内层字典的key为行索引,内层字典的value为各列元素值 ： # to_dict()可以指定输出格式，默认值为'dict' category_dict = category.to_dict() print(f'输出格式为"dict"时-->{category_dict}')效果如下：
此时，列名作为外层字典的key，每列的值作为一个列表充当字典的value ： # 指定输出格式为'list' category_dict = category.to_dict('list') print(f'输出格式为"list"时-->{category_dict}')效果如下：
此时，key为该列的列名，value为元素值，外层用列表包裹 ： # 指定输出格式为'records' category_dict = category.to_dict('records') print(f'输出格式为"records"时-->{category_dict}')效果如下：
此时，key为series的'Name'，value为series本身： # 指定输出格式为'series' category_dict = category.to_dict('series') print(category.category) print(type(category.category)) print(f'输出格式为"records"时-->{category_dict}')查看原始的Series输出如下：
转换后的效果如下： 相比将DataFrame转换为字典，将其转换为列表的应用场景并不多，这里只做简单介绍： # 1.转换为二维列表(每一行作为一个子列表) category_list1 = category.values.tolist() print(f'每一行作为一个子列表:\n{category_list1}') # 2.转换为按列转置后的列表(将每一列转换为一个列表) category_list3 = category.T.apply(lambda row: row.tolist(), axis=1).tolist() print(f'将每一列转换为一个列表:\n{category_list3}') # 3.转换为一维列表，包含所有元素 category_list2 = category.values.flatten().tolist() print(f'转换为一维列表:\n{category_list2}') # 4.只转换特定列为列表 category_col = category['category'].tolist() print(f'转换特定列为列表:\n{category_col}')效果如下：
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