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我需要转换以下格式的 df:
d = {
'A': ['a1', 'a2', 'a3', 'a4', 'a5'],
'B': ['b1', 'b2', 'b3', 'b4', 'b5'],
'C': ['c1', 'c2', 'c3', 'c4', 'c5'],
'D': ['d1', 'd2', 'd3', 'd4', 'd5'],
'E': ['e1', 'e2', 'e3', 'e4', 'e5'],
'F': ['f1', 'f2', 'f3', 'f4', 'f5'],
'G': ['g1', 'g2', 'g3', 'g4', 'g5'],
'H': ['h1', 'h2', 'h3', 'h4', 'h5'],
}
df = pd.DataFrame(d)
df
A B C D E F H
0 a1 b1 c1 d1 g1 f1 h1
1 a2 b2 c2 d2 g2 f2 h2
2 a3 b3 c3 d3 g3 f3 h3
3 a4 b4 c4 d4 g4 f4 h4
4 a5 b5 c5 d5 g5 f5 h5
到以下格式的字典:
out = {
'a1': {'B':'b1', 'C':'c1', 'D':'d1', 'E':'e1', 'F':'f1', 'G':'g1', 'H':'g1'},
'a2': {'B':'b2', 'C':'c2', 'D':'d2', 'E':'e2', 'F':'f2', 'G':'g2', 'H':'g2'},
'a3': {'B':'b3', 'C':'c3', 'D':'d3', 'E':'e3', 'F':'f3', 'G':'g3', 'H':'g3'},
'a4': {'B':'b4', 'C':'c4', 'D':'d4', 'E':'e4', 'F':'f4', 'G':'g4', 'H':'g4'},
'a5': {'B':'b5', 'C':'c5', 'D':'d5', 'E':'e5', 'F':'f5', 'G':'g5', 'H':'g5'}
}
有人可以帮忙吗。我试过以下:
df.to_dict(orient='records')
最佳答案
将索引设置为列 A
并使用 orient='index'
转换为字典
df.set_index('A').to_dict('index')
输出
{'a1': {'B': 'b1', 'C': 'c1', 'D': 'd1', 'E': 'g1', 'F': 'f1', 'H': 'h1'},
'a2': {'B': 'b2', 'C': 'c2', 'D': 'd2', 'E': 'g2', 'F': 'f2', 'H': 'h2'},
'a3': {'B': 'b3', 'C': 'c3', 'D': 'd3', 'E': 'g3', 'F': 'f3', 'H': 'h3'},
'a4': {'B': 'b4', 'C': 'c4', 'D': 'd4', 'E': 'g4', 'F': 'f4', 'H': 'h4'},
'a5': {'B': 'b5', 'C': 'c5', 'D': 'd5', 'E': 'g5', 'F': 'f5', 'H': 'h5'}}
关于python - 将 Pandas df 转换为字典,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/69043356/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!