pandas的DataFrame与python的dict字典之间的相互转换

一、dict生成DataFrame

 1、如果只有一个dict，即一行dataframe数据

# 注：dict的形式必须是如下2种，不然会报错
# 1、dict外面加一层list【】

dict_a = [{'a': 0, 'b': 1, 'c': 2}]
# 2、dict内部的数据至少有1个或多个是list形式
 注：此时dict外面如果加上list，即[{}]形式，生成的df，有[]的数据是list形式
dict_a = {'a': [0], 'b': 1, 'c': 2}  # 任意一个list

dict_a = {'a': [0], 'b': [1], 'c': 2}  # 任意多个list

dict_a = {'a': [0], 'b': [1], 'c': [2]}
pd.DataFrame(dict_a)

>>

输出：

 2、多行dataframe

# 多行有以下3种形式：
# list里面套多个dict，一个dict是一行数据。
 注：dict里面的数据如果是list（ 'a': [0]形式），生成的df数据也是list形式
dict_b = [{'a': 0, 'b': 1, 'c': 2}, {'a': 3, 'b': 4, 'c': 5}, {'a': 6, 'b': 7, 'c': 8}]
# dict形式，数据是list形式。
 注：如果是一行数据，需要是list形式，不然会报错
dict_b = {'a': [0, 3, 6], 'b': [1, 4, 7], 'c': [2, 5, 8]}
# 这种情况针对有一列数据一样的情况：

dict_b = {'a': 1, 'b': [1, 4, 7], 'c': [2, 5, 8]}  # a列全为1，可以简写
>>

输出：

 二、pandas转换为dict

使用方法df.to_dict()

参数：'dict' (默认) ，'list'，'series'，'split'，'records'，'index'

# 拿上面的数据举例，df_b
     a    b    c
0    0    1    2
1    3    4    5
2    6    7    8
# 1、不传入参数，默认是'dict'

df_b.to_dict()  # 列标题作为外层dict键值，索引作为内层dict键值

>>

{'a': {0: 0, 1: 3, 2: 6}, 'b': {0: 1, 1: 4, 2: 7}, 'c': {0: 2, 1: 5, 2: 8}}
# 2、'list'

df_b.to_dict('list')  # 列标题是外层键值，内层是list

>>

{'a': [0, 3, 6], 'b': [1, 4, 7], 'c': [2, 5, 8]}
# 3、'split'

df_b.to_dict('split')  # 将列标题，索引，数据分开

>>

{'index': [0, 1, 2],

'columns': ['a', 'b', 'c'],

'data': [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]}
# 4、'records'

df_b.to_dict('records')  # 外层列表，内层是列标题为键值的列表

>>

[{'a': 0, 'b': 1, 'c': 2}, {'a': 3, 'b': 4, 'c': 5}, {'a': 6, 'b': 7, 'c': 8}]
# 5、'index'

df_b.to_dict('index')  # 与参数1相反：索引作为外层dict键值，列标题作为内层dict键值

>>


{0: {'a': 0, 'b': 1, 'c': 2}, 1: {'a': 3, 'b': 4, 'c': 5}, 2: {'a': 6, 'b': 7, 'c': 8}}

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