Pandas DataFrame 到字典列表

Question

我有以下數據幀：

customer    item1      item2    item3
1           apple      milk     tomato
2           water      orange   potato
3           juice      mango    chips

我想把它翻譯成每行的字典列表

rows = [
    {
        'customer': 1,
        'item1': 'apple',
        'item2': 'milk',
        'item3': 'tomato'
    }, {
        'customer': 2,
        'item1':
        'water',
        'item2': 'orange',
        'item3': 'potato'
    }, {
        'customer': 3,
        'item1': 'juice',
        'item2': 'mango',
        'item3': 'chips'
    }
]

Answer 1

使用df.to_dict('records') -- 無需外部轉置即可提供輸出。

In [2]: df.to_dict('records')
Out[2]:
[{'customer': 1L, 'item1': 'apple', 'item2': 'milk', 'item3': 'tomato'},
 {'customer': 2L, 'item1': 'water', 'item2': 'orange', 'item3': 'potato'},
 {'customer': 3L, 'item1': 'juice', 'item2': 'mango', 'item3': 'chips'}]

Answer 2

編輯

正如 John Galt 在他的回答中提到的，您可能應該改用df.to_dict('records') 。 它比手動移調更快。

In [20]: timeit df.T.to_dict().values()
1000 loops, best of 3: 395 µs per loop

In [21]: timeit df.to_dict('records')
10000 loops, best of 3: 53 µs per loop

---

原答案

使用df.T.to_dict().values() ，如下所示：

In [1]: df
Out[1]:
   customer  item1   item2   item3
0         1  apple    milk  tomato
1         2  water  orange  potato
2         3  juice   mango   chips

In [2]: df.T.to_dict().values()
Out[2]:
[{'customer': 1.0, 'item1': 'apple', 'item2': 'milk', 'item3': 'tomato'},
 {'customer': 2.0, 'item1': 'water', 'item2': 'orange', 'item3': 'potato'},
 {'customer': 3.0, 'item1': 'juice', 'item2': 'mango', 'item3': 'chips'}]

Answer 3

作為約翰高爾特答案的延伸 -

對於以下數據幀，

   customer  item1   item2   item3
0         1  apple    milk  tomato
1         2  water  orange  potato
2         3  juice   mango   chips

如果您想獲得包含索引值的字典列表，您可以執行以下操作，

df.to_dict('index')

它輸出一個字典字典，其中父字典的鍵是索引值。 在這種特殊情況下，

{0: {'customer': 1, 'item1': 'apple', 'item2': 'milk', 'item3': 'tomato'},
 1: {'customer': 2, 'item1': 'water', 'item2': 'orange', 'item3': 'potato'},
 2: {'customer': 3, 'item1': 'juice', 'item2': 'mango', 'item3': 'chips'}}

Answer 4

如果您只對選擇一列感興趣，這將起作用。

df[["item1"]].to_dict("records")

下面將不起作用，並且產生一個類型錯誤：不支持的類型。 我相信這是因為它試圖將系列轉換為字典，而不是將數據幀轉換為字典。

df["item1"].to_dict("records")

我要求只選擇一列並將其轉換為以列名作為鍵的字典列表，並在此停留了一段時間，所以我想我會分享。

Answer 5

您也可以遍歷行：

rows = []
for index, row in df[['customer', 'item1', 'item2', 'item3']].iterrows():
    rows.append({
            'customer': row['customer'],
            'item1': row['item1'],
            'item2': row['item2'],
            'item3': row['item3'],
            })