pandas 中的to_dict 可以对DataFrame类型的数据进行转换 
可以选择六种的转换类型,分别对应于参数 ‘dict’, ‘list’, ‘series’, ‘split’, ‘records’, ‘index’

params:
orient : str {‘dict’, ‘list’, ‘series’, ‘split’, ‘records’, ‘index’}
Determines the type of the values of the dictionary. ‘dict’ (default) : dict like {column -> {index -> value}}
‘list’ : dict like {column -> [values]}
‘series’ : dict like {column -> Series(values)}
‘split’ : dict like {‘index’ -> [index], ‘columns’ -> [columns], ‘data’ -> [values]}
‘records’ : list like [{column -> value}, … , {column -> value}]
‘index’ : dict like {index -> {column -> value}}
Abbreviations are allowed. s indicates series and sp indicates split. into : class, default dict
The collections.abc.Mapping subclass used for all Mappings in the return value. Can be the actual class or an empty instance of the mapping type you want.
If you want a collections.defaultdict, you must pass it initialized. return
dict, list or collections.abc.Mapping
Return a collections.abc.Mapping object representing the DataFrame. The resulting transformation depends on the orient parameter.

1、选择参数orient=’dict’

dict也是默认的参数,下面的data数据类型为DataFrame结构, 会形成 {column -> {index -> value}}这样的结构的字典,可以看成是一种双重字典结构
- 单独提取每列的值及其索引,然后组合成一个字典
- 再将上述的列属性作为关键字(key),值(values)为上述的字典

查询方式为 :data_dict[key1][key2]
- data_dict 为参数选择orient=’dict’时的数据名
- key1 为列属性的键值(外层)
- key2 为内层字典对应的键值

2、当关键字orient=’ list’ 时

和1中比较相似,只不过内层变成了一个列表,结构为{column -> [values]}
查询方式为: data_list[keys][index]

data_list 为关键字orient=’list’ 时对应的数据名
keys 为列属性的键值,如本例中的’age’ , ‘embarked’等
index 为整型索引,从0开始到最后

3、关键字参数orient=’series’

形成结构{column -> Series(values)}
调用格式为:data_series[key1][key2]或data_dict[key1]

data_series 为数据对应的名字
key1 为列属性的键值,如本例中的’age’ , ‘embarked’等
key2 使用数据原始的索引(可选)

4、关键字参数orient=’split’

形成{index -> [index], columns -> [columns], data -> [values]}的结构,是将数据、索引、属性名单独脱离出来构成字典
调用方式有 data_split[‘index’],data_split[‘data’],data_split[‘columns’]

5、当关键字orient=’records’ 时

形成[{column -> value}, … , {column -> value}]的结构 
整体构成一个列表,内层是将原始数据的每行提取出来形成字典 
调用格式为data_records[index][key1]

6、当关键字orient=’index’ 时

形成{index -> {column -> value}}的结构,调用格式正好和’dict’ 对应的反过来

pandas.to_json&to_dict&from_json&from_dict解读的更多相关文章

  1. pandas.DataFrame.where和mask 解读

    1.前言背景 没怎么用过df.where 都是直接使用loc.apply等方法去解决. 可能是某些功能还没有超出loc和apply的适用范围. 2.进入df.where和df.mask DataFra ...

  2. 《利用Python进行数据分析: Python for Data Analysis 》学习随笔

    NoteBook of <Data Analysis with Python> 3.IPython基础 Tab自动补齐 变量名 变量方法 路径 解释 ?解释, ??显示函数源码 ?搜索命名 ...

  3. perl json模块

    JSON - JSON (JavaScript Object Notation) encoder/decoder 简介: use JSON; # imports encode_json, decode ...

  4. json 模块

    JSON: JSON-JSON (JavaScript 对象标记) 编码/解码 简介: use JSON; # imports encode_json, decode_json, to_json an ...

  5. Python爱好者社区历史文章列表(每周append更新一次)

    2月22日更新:   0.Python从零开始系列连载: Python从零开始系列连载(1)——安装环境 Python从零开始系列连载(2)——jupyter的常用操作 Python从零开始系列连载( ...

  6. [Example of Sklearn] - 分类对比

    refrence :http://cloga.info/python/2014/02/07/classify_use_Sklearn/ 加载数据集 这里我使用pandas来加载数据集,数据集采用kag ...

  7. [Feature] Final pipeline: custom transformers

    有视频:https://www.youtube.com/watch?v=BFaadIqWlAg 有代码:https://github.com/jem1031/pandas-pipelines-cust ...

  8. [译]使用to_dict将pandas.DataFrame转换为Python中的字典列表

    pandas.DataFrame.to_json返回的是JSON字符串,不是字典. 可以使用to_dict进行字典转换. 使用orient指定方向. >>> df col1 col2 ...

  9. pandas 数据结构基础与转换

    pandas 最常用的三种基本数据结构: 1.dataFrame: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Data ...

随机推荐

  1. POJ2594 Treasure Exploration【DAG有向图可相交的最小路径覆盖】

    题目链接:http://poj.org/problem?id=2594 Treasure Exploration Time Limit: 6000MS   Memory Limit: 65536K T ...

  2. 关于keepalived执行后日志狂刷IPVS: Can't initialize ipvs: Protocol not available的问题

    安装了keepalived+lvs,达到了高可用的负载均衡,但是今天再启用的时候发现keepalived不正常,通过 /var/log/messages 查看系统日志发现狂刷 IPVS: Can't ...

  3. MVCC原理 4步 什么是MVCC、事务ACID、事物隔离级别、Innodb存储引擎是如何实现MVCC的

    MVCC是来处理并发的问题,提高并发的访问效率,读不阻塞写.事物A 原子性C 一致性I 隔离性D 持久性高并发的场景下的问题脏读不可重复读幻读事物隔离级别RU读未提交 脏读/不可重复读/幻读 .不适用 ...

  4. 【51nod】2564 格子染色

    [51nod]2564 格子染色 这道题原来是网络流-- 感觉我网络流水平不行-- 这种只有两种选择的可以源点向该点连一条容量为b的边,该点向汇点连一条容量为w的边,如果割掉了b证明选w,如果割掉了w ...

  5. 如何拿到美团offer的

    美团,我是在拉勾网上投的简历,之前也投过一次,简历都没通过删选,后来让学姐帮我改了一下简历,重新投另一个部门,获得了面试机会.10月23日,中午HR打电话过来预约了下午4点半面试,说会在线写代码,让我 ...

  6. Java学习总结一 数据类型

    @Java300 学习总结 一.Java 基本数据类型分类如下: 整型变量:byte.short.int.long 浮点型变量:float.double 字符型变量:char 布尔型变量:boolea ...

  7. 第十三章 ZYNQ-MIZ702 PL中断请求

    本篇文章主要介绍外设(PL)产生的中断请求,在PS端进行处理. 在PL端通过按键产生中断,PS接受到之后点亮相应的LED. 本文所使用的开发板是Miz702 PC 开发环境版本:Vivado 2015 ...

  8. kube-dns和coreDNS的使用

    内部服务发现 前面我们给大家讲解了 Service 的用法,我们可以通过 Service 生成的 ClusterIP(VIP)来访问 Pod 提供的服务,但是在使用的时候还有一个问题:我们怎么知道某个 ...

  9. 关于泛型擦除的知识(来源于csdn地址:https://blog.csdn.net/briblue/article/details/76736356)

    泛型,一个孤独的守门者. 大家可能会有疑问,我为什么叫做泛型是一个守门者.这其实是我个人的看法而已,我的意思是说泛型没有其看起来那么深不可测,它并不神秘与神奇.泛型是 Java 中一个很小巧的概念,但 ...

  10. jenkins 构建日程表配置

    其中有5个参数  第一个是代表分钟 H 表示随机 第二个是代表小时 9-15/4 9点到下午三点期间的每隔4个小时 第三个是代表天 * 任意一天 第四个是代表月份 1-11 表示1到11月份 第五个是 ...