一、dataframe转字典列表
将dataframe转换为键值对列表。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]})
dict_list=df.to_dict(orient='records')
print(dict_list)
代码中的orient='records'选项可以将整个dataframe转换为键值对的列表。可以看到，输出了一个key为‘A’和‘B’的列表。
二、列表转dataframe
将键值对列表转换为dataframe形式。
import pandas as pd
dict_list=[{'A':1,'B':4},{'A':2,'B':5},{'A':3,'B':6}]
df=pd.DataFrame(dict_list)
print(df)
以上代码中，先创建一个键值对列表，再将其转换为dataframe形式。
三、dataframe转字典有键值重复
当dataframe中原有的key存在重复时，可能需要将其转换为字典。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'A':[7,8,9]})
dict=df.to_dict(orient='list')
print(dict)
代码中的‘A’key存在重复时，orient='list'选项可以转换为列表形式。可以看到，将其转换为了key为‘A’和‘B’的字典，‘A’对应了两个value。
四、dataframe转为字典
直接将dataframe转为字典，key为列标签，value为该列对应的值组成的列表。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]})
dict=df.to_dict()
print(dict)
代码中的to_dict()转换为‘列名-值列表’的形式。可以看到，将其转换为了key为‘A’和‘B’的字典。
五、dataframe转换
将dataframe中的一列值转换为字典。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]})
dict=df['A'].to_dict()
print(dict)
以上代码将dataframe中‘A’这列的值转换为字典。
六、dataframe输出列名
输出dataframe中的所有列名。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]})
print(df.columns)
代码中的columns属性可以输出所有列名。
七、dataframe怎么排序
对dataframe中的值进行排序。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A':[3,2,1],'B':[4,6,5]})
df.sort_values(by='A',inplace=True)
print(df)
代码中的sort_values方法可以基于指定的列的值对dataframe进行排序。可以看到，以‘A’为标准对dataframe进行了排序。
八、嵌套字典转dataframe
将嵌套字典转换为dataframe。
import pandas as pd
data={'A':{'a':1,'b':2},'B':{'a':3,'b':4}}
df=pd.DataFrame(data)
print(df)
代码中将一个嵌套字典转换为了dataframe，其中每个内部字典作为一列。
九、dataframe转换为字典
将dataframe转换为字典形式，包含每一行的index。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]}, index=['a','b','c'])
dict=df.to_dict(orient='index')
print(dict)
代码中选项orient='index'可以输出包含index的字典形式。可以看到输出了包含index的字典形式。
十、dataframe转JSON
将dataframe转换为JSON格式。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]})
json=df.to_json()
print(json)
to_json方法可以直接将dataframe转换为JSON格式。可以看到输出了dataframe的JSON格式。
