有时候，在Python中需要将dataframe类型转换为字典类型，下面的方法帮助我们解决这一问题。 任务代码。
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
|
# encoding: utf-8
import pandas as pd
a = ['Name', 'Age', 'Gender']
b = ['Ali', '19', 'China']
data = pd.DataFrame(zip(a, b), columns=['project', 'attribute'])
print data
dict_country = data.set_index('project').T.to_dict('list')
print dict_country
|
输出显示
|
1
2
3
4
5
|
project attribute
0 Name Ali
1 Age 19
2 Gender China
{'Gender': ['China'], 'Age': ['19'], 'Name': ['Ali']}
|
值得注意的是，转置之前需要设置指定的索引，否则会按照默认索引转换成这样：
|
1
|
{0: ['Name', 'Ali'], 1: ['Age', '19'], 2: ['Gender', 'China']}
|
以上这篇Python中将dataframe转换为字典的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/yuanxiang01/article/details/79634632