Pandas DataFrame um die Liste der Wörterbücher

Habe ich Folgendes DataFrame:

Kunden item1 item2 item3 
1 Apfel Milch Tomaten 
2 Wasser orange Kartoffel 
3 Saft-mango-chips

was ich will, um es zu übersetzen, um die Liste der Wörterbücher, die pro Zeile

rows = [{'customer': 1, 'item1': 'apple', 'item2': 'milk', 'item3': 'tomato'},
    {'customer': 2, 'item1': 'water', 'item2': 'orange', 'item3': 'potato'},
    {'customer': 3, 'item1': 'juice', 'item2': 'mango', 'item3': 'chips'}]
Herzlich willkommen auf Stack Overflow! Ich eingerückt deinem code-Beispiel um 4 Felder aus, damit macht es richtig - bitte sehen Sie den Bearbeiten-Hilfe für weitere Informationen über die Formatierung.

InformationsquelleAutor Mohamad Ibrahim | 2015-04-23

  1. 106

    Bearbeiten

    Als John Galt Erwähnungen in seine Antwort , sollten Sie wahrscheinlich verwenden Sie stattdessen df.to_dict('records'). Es ist schneller als Umsetzung manuell.

    In [20]: timeit df.T.to_dict().values()
1000 loops, best of 3: 395 µs per loop

In [21]: timeit df.to_dict('records')
10000 loops, best of 3: 53 µs per loop

    Ursprüngliche Antwort

    Verwenden df.T.to_dict().values() wie unten:

    In [1]: df
Out[1]:
   customer  item1   item2   item3
0         1  apple    milk  tomato
1         2  water  orange  potato
2         3  juice   mango   chips

In [2]: df.T.to_dict().values()
Out[2]:
[{'customer': 1.0, 'item1': 'apple', 'item2': 'milk', 'item3': 'tomato'},
 {'customer': 2.0, 'item1': 'water', 'item2': 'orange', 'item3': 'potato'},
 {'customer': 3.0, 'item1': 'juice', 'item2': 'mango', 'item3': 'chips'}]
    Was wäre die Lösung im Falle eines dataframe enthält für jeden Kunden viele Zeilen?
    Wenn ich df.T.to_dict().values() ich Locker die Sortierreihenfolge auch
    Beim öffnen einer csv-Datei Liste von dicts, ich bin immer zweimal die Geschwindigkeit, mit unicodecsv.DictReader

    InformationsquelleAutor ComputerFellow

  2. 148

    Verwenden df.to_dict('records') -- gibt den Ausgang, ohne zu transponieren von extern.

    In [2]: df.to_dict('records')
Out[2]:
[{'customer': 1L, 'item1': 'apple', 'item2': 'milk', 'item3': 'tomato'},
 {'customer': 2L, 'item1': 'water', 'item2': 'orange', 'item3': 'potato'},
 {'customer': 3L, 'item1': 'juice', 'item2': 'mango', 'item3': 'chips'}]
    Wie würde ich es ändern, um den index-Wert in jeder Eintrag der entstandenen Liste?
    Sie können tun, df.reset_index().to_dict('records')
    Ist die Reihenfolge der Spalten reserviert, in jedem Fall, d.h. ist das N-te Eintrag in der Liste immer auch der N-TEN Spalte?

    InformationsquelleAutor Zero

  3. 7

    Als eine Erweiterung John Galt ist Antwort -

    Für die folgenden DataFrame,

       customer  item1   item2   item3
0         1  apple    milk  tomato
1         2  water  orange  potato
2         3  juice   mango   chips

    Wenn Sie möchten, um eine Liste von Wörterbüchern, darunter die index-Werte können Sie so etwas tun, 

    df.to_dict('index')

    Welche Ausgänge ein Wörterbuch der Wörterbücher, wo die Schlüssel des parent-Wörterbuch index-Werte. In diesem speziellen Fall, 

    {0: {'customer': 1, 'item1': 'apple', 'item2': 'milk', 'item3': 'tomato'},
 1: {'customer': 2, 'item1': 'water', 'item2': 'orange', 'item3': 'potato'},
 2: {'customer': 3, 'item1': 'juice', 'item2': 'mango', 'item3': 'chips'}}

    InformationsquelleAutor Hossain Muctadir

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