python DataFrame轉dict字典過程詳解

這篇文章主要介紹了python DataFrame轉dict字典過程詳解,文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友可以參考下

背景：將商品id以及商品類別作為字典的鍵值映射，生成字典，原為DataFrame

# 創建一個DataFrame

# 列值類型均為int型

import pandas as pd

item = pd.DataFrame({'item_id': [100120, 10024504, 1055460], 'item_category': [87974, 975646, 87974]}, index=[0, 1, 2])

item

# 將item_id,item_category兩列數值轉為dict字典

# 注意：同種商品類別肯定會對應不同商品，即一對多，進行字典映射，一定要是item_id作為鍵，item_category作為值

# 由于原始數據為int類型，結果將是字符串之間的映射，因此需要對列值進行數據類型轉換

item.item_id = (item['item_id']).astype(str)

item.item_category = (item['item_category']).astype(str)

item_dict = item.set_index('item_id')['item_category'].to_dict()

item_dict

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持我們。

時間： 2019-12-25

python3 json數據格式的轉換(dumps/loads的使用.dict to str/str to dict.json字符串/字典的相互轉換) Python3 JSON 數據解析 JSON (JavaScript Object Notation) 是一種輕量級的數據交換格式.它基于ECMAScript的一個子集. Python3 中可以使用 json 模塊來對 JSON 數據進行編解碼,它包含了兩個函數: json.dumps(): 對數據進行編碼. json.loads(): 對數據進

1)利用eval可以將字典格式的字符串與字典戶轉 >>>mstr = '{"name":"yct","age":10}' 轉換為可以用的字典: >>>eval(mstr), type( eval(mstr) ) {"name":"yct","age":10}, dict 2).JSON到字典轉化: >>>dictinfo = json

1. 從字典創建DataFrame >>> import pandas >>> dict_a = {'user_id':['webbang','webbang','webbang'],'book_id':['3713327','4074636','26873486'],'rating':['4','4','4'],'mark_date':['2017-03-07','2017-03-07','2017-03-07']} >>> df = pandas.

在代碼文件中定義中文時,經常會遇到問題,要么編碼錯誤,要么是無法正常打印顯示. 例如,dict_chinese.py: #!/usr/bin/python a={'name': 'fengshou'} b={'name': "豐收"} print "a=", a print "b=", b 問題1 執行,查看結果 $ python dict_chinese.py File "dict_chinese.py", line 5 S

對于這個問題,相信很多人都會很困惑,本篇文章將會給大家介紹一種非常簡單的方式向DataFrame中任意指定的位置添加一列. 在此之前或許有不少讀者已經了解了最普通的添加一列的方式,如下: import pandas as pd feature = pd.read_csv("C://Users//Machenike//Desktop//xzw//lr_train_data.txt", delimiter="\t", header=None, usecols=[0, 1

本文實例講述了Python實現字典(dict)的迭代操作.分享給大家供大家參考,具體如下: #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- #! python2 d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59, 'Paul': 74 } # 迭代dict的鍵 for x in d.keys(): print x # 也可以采用這種方式迭代 for x in d.iterkeys(): print x # 迭代dict的值 for

前言 字典是Python中最強大的數據類型之一,本文將給大家詳細介紹關于Python合并兩個字典(dict)的相關內容,分享出來供大家參考學習,話不多說了,來一起看看詳細的介紹吧. 一行代碼合并兩個dict 假設有兩個dict x和y,合并成一個新的dict,不改變 x和y的值,例如 x = {'a': 1, 'b': 2} y = {'b': 3, 'c': 4} 期望得到一個新的結果Z,如果key相同,則y覆蓋x.期望的結果是 >>> z {'a': 1, 'b': 3, 'c':

描述:Python2.7中如果想要獲取字典中的一個值,但是這個值可能不存在,此時應該加上判斷: 舉個例子: t= {} if t.get('1'): # right:這種通過key來查詢是否存在的方式是比較好的 print(t['1']) print('right') if t['1']: # wrong:這種直接判斷是否存在的方式因為會在判斷之前調用,所以會報錯 print(t['1']) 額外說明: dict.get(key, default=None) 方法詳解: Parameters:

0.摘要 pandas中DataFrame類型中,找出所有有空值的行,可以使用.isnull()方法和.any()方法. 1.找出含有空值的行 方法:DataFrame[DataFrame.isnull().T.any()] 其中,isnull()能夠判斷數據中元素是否為空值:T為轉置:any()判斷該行是否有空值. import pandas as pd import numpy as np n = np.arange(20, dtype=float).reshape(5,4) n[2,3]

Python中可以使用collections中的defaultdict類實現創建進行統一初始化的字典.這里總結兩種常用一點的初始化方式,分別是初始化為list和int. 初始化為list示范代碼: #!/usr/bin/python from collectionsimport defaultdict s = [('yellow',1), ('blue', 2), ('yellow', 3), ('blue', 4), ('red', 1)] d =defaultdict(list) for k

前言 今天我們的主角是 defaultdict ,同時也會介紹一下模仿方法 __missing__() ,本文主要來源于網友博客,分享給有需要的人.下面話不多說了,來一起看看詳細的介紹吧. 默認值可以很方便 眾所周知,在Python中如果訪問字典中不存在的鍵,會引發KeyError異常.但是有時候,字典中的每個鍵都存在默認值是非常方便的.例如下面的例子: strings = ('puppy', 'kitten', 'puppy', 'puppy', 'weasel', 'puppy', 'kit

本文實例講述了Python中實現兩個字典(dict)合并的方法,分享給大家供大家參考.具體方法如下: 現有兩個字典dict如下: dict1={1:[1,11,111],2:[2,22,222]} dict2={3:[3,33,333],4:[4,44,444]} 合并兩個字典得到類似: {1:[1,11,111],2:[2,22,222],3:[3,33,333],4:[4,44,444]} 方法1: dictMerged1=dict(dict1.items()+dict2.items())

這里的Counter是指collections中的Counter,通過Counter可以實現字典的創建以及字典key出現頻次的統計.然而,使用的時候還是有一點需要注意的小事項. 使用Counter創建字典通常有4種方式.其中,第一種方式是不帶任何參數創建一個空的字典.剩下的三種分別在下面通過簡單的代碼進行演示. 創建方法2示范代碼: need python.' cell1 =(2,2,3,5,5,4,3,2,1,1,2,3,3,2,2) list1 =[2,2,3,5,5,4,3,2,1,1,2

1. 使用os.system("cmd") 特點是執行的時候程序會打出cmd在Linux上執行的信息. import os os.system("ls") 2. 使用Popen模塊產生新的process 現在大部分人都喜歡使用Popen.Popen方法不會打印出cmd在linux上執行的信息.的確,Popen非常強大,支持多種參數和模式.使用前需要from subprocess import Popen, PIPE.但是Popen函數有一個缺陷,就是它是一個阻塞的方

在python中可以根據字符串來調用函數: 1.使用getattr從字符串來調用函數 在多進程中,可能傳遞過來的是一個字符串,那么我怎么來調用一個已經存在的函數呢,主要就是使用到getattr函數的作用,這個函數就是在使用字符串得到這個字符串對應的函數的對象,然后就可以進行執行,如下所示: 在模塊中,存在兩個函數: [root@python 530]# cat attr.py #!/usr/bin/env python def kel(): print 'this is a kel functi

本文實例講述了python創建關聯數組(字典)的方法.分享給大家供大家參考.具體分析如下: 關聯數組在python中叫字典,非常有用,下面是定義字典的兩種方法 # Dictionary with quoted or variable keys d1 = {"name":"donuts","type":"chocolate","quantity":10} # Dictionary with fixed key

翻譯: 用法:zeros(shape, dtype=float, order='C') 返回:返回來一個給定形狀和類型的用0填充的數組: 參數:shape:形狀 dtype:數據類型,可選參數,默認numpy.float64 dtype類型: t ,位域,如t4代表4位 b,布爾值,true or false i,整數,如i8(64位) u,無符號整數,u8(64位) f,浮點數,f8(64位) c,浮點負數, o,對象, s,a,字符串,s24 u,unicode,u24 order:可選參數

本文實例講述了python中readline判斷文件讀取結束的方法.分享給大家供大家參考.具體分析如下: 大家知道,python中按行讀取文件可以使用readline函數,下面現介紹一個按行遍歷讀取文件的方法,通過這個方法,展開我們要討論的問題: 復制代碼 代碼如下: filename = raw_input('Enter your file name')? #輸入要遍歷讀取的文件路徑及文件名 file = open(filename,'r') done = 0 while not? done:

本文實例總結了python中日期和時間格式化輸出的方法.分享給大家供大家參考.具體分析如下: python格式化日期時間的函數為datetime.datetime.strftime():由字符串轉為日期型的函數為:datetime.datetime.strptime(),兩個函數都涉及日期時間的格式化字符串,這里提供詳細的代碼詳細演示了每一個參數的使用方法及范例. 下面是格式化日期和時間時可用的替換符號 %a 輸出當前是星期幾的英文簡寫 >>> import datetime >&

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python字典转dataframe_python DataFrame转dict字典过程详解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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