Dört sütun ile bir DataFrame var. Bu DataFrame'i bir python sözlüğüne dönüştürmek istiyorum. İlk sütunun öğelerinin olmasını keysve aynı satırdaki diğer sütunların öğelerinin olmasını istiyorum values.

Veri çerçevesi:

    ID   A   B   C
0   p    1   3   2
1   q    4   3   2
2   r    4   0   9  

Çıktı şu şekilde olmalıdır:

Sözlük:

{'p': [1,3,2], 'q': [4,3,2], 'r': [4,0,9]}

to_dict()Eğer hafifçe DataFrame yeniden şekillendirmek gerekir böylece yöntem sözlük tuşları olarak sütun adlarını belirler. 'ID' sütununu dizin olarak ayarlamak ve daha sonra DataFrame'i aktarmak bunu başarmanın yollarından biridir.

to_dict()ayrıca her sütun için bir değer listesi çıktısı almak için ihtiyaç duyacağınız bir 'yönlendir' argümanını da kabul eder . Aksi takdirde, {index: value}her sütun için formun bir sözlüğü döndürülür.

Bu adımlar aşağıdaki satırla yapılabilir:

>>> df.set_index('ID').T.to_dict('list')
{'p': [1, 3, 2], 'q': [4, 3, 2], 'r': [4, 0, 9]}

Farklı bir sözlük formatı gerektiğinde, olası yönlendirme argümanlarına örnekler verilmiştir. Aşağıdaki basit DataFrame'i düşünün:

>>> df = pd.DataFrame({'a': ['red', 'yellow', 'blue'], 'b': [0.5, 0.25, 0.125]})
>>> df
        a      b
0     red  0.500
1  yellow  0.250
2    blue  0.125

Sonra seçenekler aşağıdaki gibidir.

dict - varsayılan: sütun adları anahtarlardır, değerler indeksin sözlükleridir: veri çiftleri

>>> df.to_dict('dict')
{'a': {0: 'red', 1: 'yellow', 2: 'blue'}, 
 'b': {0: 0.5, 1: 0.25, 2: 0.125}}

list - anahtarlar sütun adlarıdır, değerler sütun verilerinin listeleridir

>>> df.to_dict('list')
{'a': ['red', 'yellow', 'blue'], 
 'b': [0.5, 0.25, 0.125]}

dizi - benzeri 'liste', ancak değerler Seri

>>> df.to_dict('series')
{'a': 0       red
      1    yellow
      2      blue
      Name: a, dtype: object, 

 'b': 0    0.500
      1    0.250
      2    0.125
      Name: b, dtype: float64}

split - sütunları / verileri / dizini anahtarlar olarak böler; değerleri sırasıyla sütun adları, veri değerleri sırasıyla satır ve dizin etiketleri

>>> df.to_dict('split')
{'columns': ['a', 'b'],
 'data': [['red', 0.5], ['yellow', 0.25], ['blue', 0.125]],
 'index': [0, 1, 2]}

kayıtlar - her satır, anahtarın sütun adı ve değerin hücredeki veri olduğu bir sözlük haline gelir

>>> df.to_dict('records')
[{'a': 'red', 'b': 0.5}, 
 {'a': 'yellow', 'b': 0.25}, 
 {'a': 'blue', 'b': 0.125}]

dizin benzeri 'kayıtlar', ancak anahtarları dizin etiketi olarak içeren sözlüklerin sözlüğü (bir liste yerine)

>>> df.to_dict('index')
{0: {'a': 'red', 'b': 0.5},
 1: {'a': 'yellow', 'b': 0.25},
 2: {'a': 'blue', 'b': 0.125}}

Kullanmaya çalışmak Zip

df = pd.read_csv("file")
d= dict([(i,[a,b,c ]) for i, a,b,c in zip(df.ID, df.A,df.B,df.C)])
print d

Çıktı:

{'p': [1, 3, 2], 'q': [4, 3, 2], 'r': [4, 0, 9]}

Bu adımları takip et:

Veri çerçevenizin aşağıdaki gibi olduğunu varsayalım:

>>> df
   A  B  C ID
0  1  3  2  p
1  4  3  2  q
2  4  0  9  r

1. Sütunları veri çerçevesi dizini olarak set_indexayarlamak IDiçin düğmelerini kullanın .

    df.set_index("ID", drop=True, inplace=True)

2. orient=indexDizini sözlük anahtarları olarak almak için parametreyi kullanın.

    dictionary = df.to_dict(orient="index")

Sonuçlar aşağıdaki gibi olacaktır:

    >>> dictionary
    {'q': {'A': 4, 'B': 3, 'D': 2}, 'p': {'A': 1, 'B': 3, 'D': 2}, 'r': {'A': 4, 'B': 0, 'D': 9}}

3. Her numuneyi liste olarak almanız gerekiyorsa aşağıdaki kodu çalıştırın. Sütun sırasını belirleme

column_order= ["A", "B", "C"] #  Determine your preferred order of columns
d = {} #  Initialize the new dictionary as an empty dictionary
for k in dictionary:
    d[k] = [dictionary[k][column_name] for column_name in column_order]

Sözlük değerlerinin tuples olduğunu düşünmezseniz, itertuples'ı kullanabilirsiniz:

>>> {x[0]: x[1:] for x in df.itertuples(index=False)}
{'p': (1, 3, 2), 'q': (4, 3, 2), 'r': (4, 0, 9)}

şöyle bir sözlük olmalı:

{'red': '0.500', 'yellow': '0.250, 'blue': '0.125'}

aşağıdaki gibi bir veri çerçevesinden istenmelidir:

        a      b
0     red  0.500
1  yellow  0.250
2    blue  0.125

yapmanın en basit yolu:

dict(df.values.tolist())

aşağıda çalışma snippet'i:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': ['red', 'yellow', 'blue'], 'b': [0.5, 0.25, 0.125]})
dict(df.values.tolist())

Kullanımım için (xy konumlu düğüm adları) @ user4179775'in en yararlı / sezgisel yanıtı buldum:

import pandas as pd

df = pd.read_csv('glycolysis_nodes_xy.tsv', sep='\t')

df.head()
    nodes    x    y
0  c00033  146  958
1  c00031  601  195
...

xy_dict_list=dict([(i,[a,b]) for i, a,b in zip(df.nodes, df.x,df.y)])

xy_dict_list
{'c00022': [483, 868],
 'c00024': [146, 868],
 ... }

xy_dict_tuples=dict([(i,(a,b)) for i, a,b in zip(df.nodes, df.x,df.y)])

xy_dict_tuples
{'c00022': (483, 868),
 'c00024': (146, 868),
 ... }

ek

Daha sonra bu konuya, ancak diğer ilgili işler için geri döndüm. İşte [mükemmel] kabul edilen cevabı daha yakından yansıtan bir yaklaşım.

node_df = pd.read_csv('node_prop-glycolysis_tca-from_pg.tsv', sep='\t')

node_df.head()
   node  kegg_id kegg_cid            name  wt  vis
0  22    22       c00022   pyruvate        1   1
1  24    24       c00024   acetyl-CoA      1   1
...

Panda veri çerçevesini [list], {dict}, {dict} dict}} biçimine dönüştürün ...

Kabul edilen cevap başına:

node_df.set_index('kegg_cid').T.to_dict('list')

{'c00022': [22, 22, 'pyruvate', 1, 1],
 'c00024': [24, 24, 'acetyl-CoA', 1, 1],
 ... }

node_df.set_index('kegg_cid').T.to_dict('dict')

{'c00022': {'kegg_id': 22, 'name': 'pyruvate', 'node': 22, 'vis': 1, 'wt': 1},
 'c00024': {'kegg_id': 24, 'name': 'acetyl-CoA', 'node': 24, 'vis': 1, 'wt': 1},
 ... }

Benim durumumda, aynı şeyi yapmak istedim ama Pandalar veri çerçevesinden seçilen sütunlarla, bu yüzden sütunları dilimlemem gerekiyordu. İki yaklaşım vardır.

1. Direkt olarak:

(bkz: Pandaları, anahtar değerler için kullanılan sütunları tanımlayarak sözlüğe dönüştürme )

node_df.set_index('kegg_cid')[['name', 'wt', 'vis']].T.to_dict('dict')

{'c00022': {'name': 'pyruvate', 'vis': 1, 'wt': 1},
 'c00024': {'name': 'acetyl-CoA', 'vis': 1, 'wt': 1},
 ... }

2. "Dolaylı olarak:" önce, Panda sütunları çerçevesinden istenen sütunları / verileri dilimleyin (yine iki yaklaşım),

node_df_sliced = node_df[['kegg_cid', 'name', 'wt', 'vis']]

veya

node_df_sliced2 = node_df.loc[:, ['kegg_cid', 'name', 'wt', 'vis']]

sözlükler sözlüğü oluşturmak için kullanılabilir.

node_df_sliced.set_index('kegg_cid').T.to_dict('dict')

{'c00022': {'name': 'pyruvate', 'vis': 1, 'wt': 1},
 'c00024': {'name': 'acetyl-CoA', 'vis': 1, 'wt': 1},
 ... }

DataFrame.to_dict() DataFrame'i sözlüğe çevirir.

Misal

>>> df = pd.DataFrame(
    {'col1': [1, 2], 'col2': [0.5, 0.75]}, index=['a', 'b'])
>>> df
   col1  col2
a     1   0.1
b     2   0.2
>>> df.to_dict()
{'col1': {'a': 1, 'b': 2}, 'col2': {'a': 0.5, 'b': 0.75}}

Ayrıntılar için bu Belgelere bakın