Pandas DataFrame 转字典列表：一步步教你转换数据格式

将 Pandas DataFrame 轻松转换为字典列表

引言

在数据分析中，数据格式转换是必不可少的。其中一项常见的转换是将 Pandas DataFrame 转换为字典列表。此操作使我们能够以一种易于理解和操作的格式组织数据。本教程将分步指导你完成此任务，并提供清晰的代码示例和实用技巧。

步骤：将 DataFrame 转换为字典列表

1. 导入 Pandas 库

import pandas as pd

2. 创建 DataFrame

使用示例数据或从文件/数据库加载实际数据来创建一个 DataFrame。

df = pd.DataFrame({
    'customer': [1, 2, 3],
    'item1': ['apple', 'water', 'juice'],
    'item2': ['milk', 'orange', 'mango'],
    'item3': ['tomato', 'potato', 'chips']
})

3. 转换 DataFrame

使用 Pandas 的 to_dict() 方法，我们可以将 DataFrame 转换为字典。它将每一行转换为一个字典，并将这些字典存储在一个列表中。

rows = df.to_dict(orient='records')

4. 验证结果

打印 rows 变量以查看转换后的结果。

print(rows)

额外技巧

• 提取特定列： 使用 to_dict(orient='list') 方法提取 DataFrame 的特定列。
• 自定义字典键： 使用 to_dict(orient='index') 方法使用 DataFrame 的列名以外的键。
• 参考 Pandas 文档： 有关 to_dict() 方法的更多详细信息，请参阅 Pandas 文档。

结论

将 Pandas DataFrame 转换为字典列表是一个简单而实用的操作。通过遵循本教程中的步骤，你可以轻松地将数据转换为所需的格式。利用这些技巧，你可以高效地组织和处理数据，以获得有价值的见解。

常见问题解答

1. 如何转换 DataFrame 的特定行？

你可以使用 to_dict() 方法的 index 参数来指定要转换的行。

2. 如何转换为 DataFrame 的子集？

使用 loc 或 iloc 方法选择 DataFrame 的子集，然后将其转换为字典列表。

3. 如何指定输出字典的键顺序？

在 to_dict() 方法中使用 columns 参数来指定字典键的顺序。

4. 如何处理缺失值？

在转换为字典列表之前，处理 DataFrame 中的缺失值至关重要。可以使用 fillna() 方法或指定 to_dict() 方法的 na_rep 参数。

5. 如何将字典列表转换为 DataFrame？

可以使用 Pandas 的 DataFrame.from_dict() 方法将字典列表转换为 DataFrame。