“In Python, una struttura dati chiamata dizionario viene utilizzata per memorizzare informazioni come coppie chiave-valore. Gli oggetti dizionario sono ottimizzati per estrarre dati/valori quando la chiave o le chiavi sono note. Tieni presente che i dizionari possono includere chiavi duplicate. Per trovare in modo efficiente i valori utilizzando l'indice correlato, possiamo convertire una serie di panda o un dataframe con un indice pertinente in un oggetto dizionario con coppie chiave-valore 'indice: valore'. Per ottenere questo compito, è possibile utilizzare il metodo 'to_dict()'. Questa funzione è una funzione incorporata che si trova nella classe Series del modulo panda. Un dataframe viene convertito in un dizionario di dati di serie simile a un elenco Python utilizzando il metodo pandas.to_dict(), a seconda del valore specificato del parametro orient.
Come convertire i panda in un dizionario Python?
Esistono diversi metodi per convertire i panda in un dizionario. Tuttavia, per trasformare un dataframe Pandas in un dizionario Python, useremo il metodo to_dict() in Pandas. Possiamo orientare le coppie chiave-valore del dizionario restituito in vari modi usando la funzione to_dict(). La sintassi della funzione è la seguente:
Sintassi
panda.to_dict ( est = “detto”, in = )
Parametri
orientare: In quale tipo di dati convertire le colonne (serie) è specificato dal valore della stringa ('dict', 'list', 'records', 'index', 'series', 'split'). Ad esempio, la parola chiave 'elenco' darebbe un dizionario Python di oggetti elenco con le chiavi 'Nome colonna' e 'Elenco' (serie convertita) come output.
in: class, può essere passato come istanza o classe effettiva. Ad esempio, è possibile passare un'istanza di classe nel caso di un dict predefinito. Il valore predefinito del parametro è dict.
Tipo di reso: Dizionario convertito da un dataframe o da una serie.
Esempio n. 01: conversione del dataframe Pandas in un dizionario
Usando la tupla di liste nella funzione pd.DataFrame(), creeremo un dataframe di base con alcune colonne e righe in modo da poterlo successivamente convertire in un dizionario Python.
Abbiamo creato il nostro dataframe passando l'elenco all'interno della funzione pd.DataFrame(). Nel frame di dati sopra, abbiamo tre colonne 'azienda', 'vendite' e 'ricavi'. Nella colonna azienda, abbiamo memorizzato i nomi delle società casuali come(“A&B”, “Max_tech”, “XT”, “MJ”, “Quanto”, “Mini_X”, “Zomo”, “AU”, “HL” , “ZMX”, “Guadagno”), la colonna “vendite” rappresenta le vendite di ciascuna società come (“217”, “200”, “199”, “150”, “210”, “216”, “185 ”, “189”, “202”, “159”, “205”) e la colonna “ricavi” memorizza i valori che rappresentano i ricavi di ciascuna azienda rispetto alle rispettive vendite(340000 320000 300000 270000 315000 335000 255000 301000 0 2444 305000). Ora convertiremo il nostro dataframe 'df' in un dizionario Python.
Applicando il metodo to_dict() al dataframe df, abbiamo convertito un dataframe panda in un dizionario.
Esempio n. 02: conversione del dataframe Pandas creato da un file CSV in un dizionario
Nell'esempio n. 1, abbiamo creato un dataframe utilizzando le tuple all'interno dell'elenco. Ora creeremo un dataframe con l'aiuto di un file CSV, quindi lo convertiremo in un dizionario usando la funzione to_dict().
Per leggere un file come frame di dati, abbiamo utilizzato la funzione pd.read_csv(). Nel dataframe sopra, abbiamo due colonne (Nome e Contrassegni) e diciassette righe (da 0 a 16). Ora useremo il metodo to_dict().
La funzione ha convertito il nostro dataframe 'df' in un dizionario Python.
Esempio n. 03: convertire Pandas Dataframe nel dizionario contenente gli elenchi di valori
Negli esempi precedenti, abbiamo convertito i panda in un dizionario Python contenente più dizionari. Quando si converte un frame di dati in un oggetto dizionario, le etichette delle colonne devono fungere da chiavi del dizionario e tutti i dati o i valori delle colonne devono essere aggiunti al dizionario risultante come elenco di valori per ciascuna chiave.
Abbiamo creato il dataframe con tre colonne 'nome', 'paese' e 'età'. Nella colonna “nome” abbiamo memorizzato i valori dei dati (“Anna”, “Marty”, “Carl”, “Mary”, “Cleb”, “Ali”, “Alexa”, “Becky”, “Ryan”) . Mentre le altre colonne paese ed età sono valori forti come ('USA', 'Inghilterra', 'USA', 'Francia', 'Russia', 'Russia', 'Francia', 'Inghilterra', 'USA') e ( 34, 32, 30, 27, 31, 33, 35, 25, 30) rispettivamente. Creeremo un dizionario contenente le liste usando il parametro 'list' all'interno del metodo to_dict().
Utilizzando il parametro list come argomento all'interno della funzione to_list(), abbiamo generato un dizionario contenente più liste.
Esempio n. 03: convertire Pandas Dataframe nel dizionario contenente la serie di valori
Quando un DataFrame deve essere trasformato in un dizionario, il nome della colonna funge da chiavi del dizionario e l'indice di riga e i dati nella colonna come valore per le chiavi corrispondenti nel dizionario.
Abbiamo creato il dataframe richiesto utilizzando il metodo pd.DataFrame(). Nel dataframe creato di recente, abbiamo due colonne. La colonna del nome memorizza i valori dei dati come una stringa ('Kim', 'Morris', 'Casper', 'Milli', 'Dave', 'Will', 'Billy'), mentre le colonne dei segni sono costituite da dati numerici come ( 8, 9, 6, 7, 10, 7, 8). Useremo il parametro 'series' come stringa all'interno della funzione to_dict().
Esempio n. 04: convertire Pandas Dataframe nel dizionario senza indice e intestazione
Il parametro 'split' della funzione to_dict() può essere utilizzato per estrarre dati da un DataFrame senza le intestazioni delle colonne o quando è necessario rimuovere l'intestazione e l'indice di riga dai dati. Le etichette delle colonne, l'indice di riga e i dati effettivi vengono suddivisi in tre componenti utilizzando questo parametro. Creiamo un dataframe, così possiamo dividerlo in tre parti mentre lo convertiamo nel dizionario.
Abbiamo creato due colonne con etichette “nome” ed “età” contenenti valori (“Dave”, “Morris”, “Billy”, “Milli”, “Kim”, “Will”, “Casper”) e (19, 19 , 25, 21, 19, 21, 23) rispettivamente. Convertiamoli in dizionari Python.
Usando la chiave 'data', possiamo recuperare i dati dal dizionario risultante senza un indice o un'intestazione.
Esempio n. 05: convertire Pandas Dataframe nel dizionario per riga e indice di riga
Il parametro 'record' può essere utilizzato all'interno della funzione to_dict() per memorizzare i dati di ciascuna riga di frame di dati in più oggetti dizionario distinti all'interno di un elenco o quando sono richiesti dati per riga. Verrà restituito un elenco contenente oggetti dizionario. Un dizionario con un'etichetta di colonna come chiave e dati di colonna come valore per ogni riga.
Abbiamo creato un dataframe con le colonne “nome” e “salario”. La colonna 'nome' contiene i valori dei dati ('Leo', 'Haris', 'Wanda', 'Mike', 'Kelly', 'Adam', 'Jack') e la colonna dello stipendio memorizza i valori (12000, 12500 , 14000, 11000, 12000, 13000, 12500). Ora creiamo un elenco con più dizionari Python contenenti i dati di ogni riga.
Il parametro index può essere utilizzato anche per convertire i dati di ogni riga da un dataframe a un dizionario. Verrà restituito un elenco contenente gli elementi del dizionario. Ogni riga genera un dizionario. Dove l'indice di riga sarà la chiave e il valore sarà il dizionario dei dati e l'etichetta della colonna.
Conclusione
In questo tutorial, abbiamo discusso di come convertire gli oggetti dataframe o panda in un dizionario Python. Abbiamo visto la sintassi della funzione to_dict() per comprendere i parametri di questa funzione e come modificare l'output della funzione specificando la funzione con parametri diversi. Negli esempi di questo tutorial, abbiamo usato il metodo to_dict(), una funzione panda incorporata, per cambiare gli oggetti panda nel dizionario python.