python DataFrame转dict字典过程详解
这篇文章主要介绍了python DataFrame转dict字典过程详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
背景:将商品id以及商品类别作为字典的键值映射,生成字典,原为DataFrame
# 创建一个DataFrame # 列值类型均为int型 import pandas as pd item = pd.DataFrame({'item_id': [100120, 10024504, 1055460], 'item_category': [87974, 975646, 87974]}, index=[0, 1, 2]) item
# 将item_id,item_category两列数值转为dict字典 # 注意:同种商品类别肯定会对应不同商品,即一对多,进行字典映射,一定要是item_id作为键,item_category作为值 # 由于原始数据为int类型,结果将是字符串之间的映射,因此需要对列值进行数据类型转换 item.item_id = (item['item_id']).astype(str) item.item_category = (item['item_category']).astype(str) item_dict = item.set_index('item_id')['item_category'].to_dict() item_dict
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。
相关推荐
-
python 将字符串转换成字典dict的各种方式总结
1)利用eval可以将字典格式的字符串与字典户转 >>>mstr = '{"name":"yct","age":10}' 转换为可以用的字典: >>>eval(mstr), type( eval(mstr) ) {"name":"yct","age":10}, dict 2).JSON到字典转化: >>>dictinfo = json
-
解决Python获取字典dict中不存在的值时出错问题
描述:Python2.7中如果想要获取字典中的一个值,但是这个值可能不存在,此时应该加上判断: 举个例子: t= {} if t.get('1'): # right:这种通过key来查询是否存在的方式是比较好的 print(t['1']) print('right') if t['1']: # wrong:这种直接判断是否存在的方式因为会在判断之前调用,所以会报错 print(t['1']) 额外说明: dict.get(key, default=None) 方法详解: Parameters:
-
Python实现字典(dict)的迭代操作示例
本文实例讲述了Python实现字典(dict)的迭代操作.分享给大家供大家参考,具体如下: #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- #! python2 d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59, 'Paul': 74 } # 迭代dict的键 for x in d.keys(): print x # 也可以采用这种方式迭代 for x in d.iterkeys(): print x # 迭代dict的值 for
-
Python中如何优雅的合并两个字典(dict)方法示例
前言 字典是Python中最强大的数据类型之一,本文将给大家详细介绍关于Python合并两个字典(dict)的相关内容,分享出来供大家参考学习,话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. 一行代码合并两个dict 假设有两个dict x和y,合并成一个新的dict,不改变 x和y的值,例如 x = {'a': 1, 'b': 2} y = {'b': 3, 'c': 4} 期望得到一个新的结果Z,如果key相同,则y覆盖x.期望的结果是 >>> z {'a': 1, 'b': 3, 'c':
-
在Python中使用defaultdict初始化字典以及应用方法
Python中可以使用collections中的defaultdict类实现创建进行统一初始化的字典.这里总结两种常用一点的初始化方式,分别是初始化为list和int. 初始化为list示范代码: #!/usr/bin/python from collectionsimport defaultdict s = [('yellow',1), ('blue', 2), ('yellow', 3), ('blue', 4), ('red', 1)] d =defaultdict(list) for k
-
Python pandas.DataFrame 找出有空值的行
0.摘要 pandas中DataFrame类型中,找出所有有空值的行,可以使用.isnull()方法和.any()方法. 1.找出含有空值的行 方法:DataFrame[DataFrame.isnull().T.any()] 其中,isnull()能够判断数据中元素是否为空值:T为转置:any()判断该行是否有空值. import pandas as pd import numpy as np n = np.arange(20, dtype=float).reshape(5,4) n[2,3]
-
python3 json数据格式的转换(dumps/loads的使用、dict to str/str to dict、json字符串/字典的相互转换)
python3 json数据格式的转换(dumps/loads的使用.dict to str/str to dict.json字符串/字典的相互转换) Python3 JSON 数据解析 JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式.它基于ECMAScript的一个子集. Python3 中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码,它包含了两个函数: json.dumps(): 对数据进行编码. json.loads(): 对数据进
-
使用Python向DataFrame中指定位置添加一列或多列的方法
对于这个问题,相信很多人都会很困惑,本篇文章将会给大家介绍一种非常简单的方式向DataFrame中任意指定的位置添加一列. 在此之前或许有不少读者已经了解了最普通的添加一列的方式,如下: import pandas as pd feature = pd.read_csv("C://Users//Machenike//Desktop//xzw//lr_train_data.txt", delimiter="\t", header=None, usecols=[0, 1
-
Python pandas.DataFrame调整列顺序及修改index名的方法
1. 从字典创建DataFrame >>> import pandas >>> dict_a = {'user_id':['webbang','webbang','webbang'],'book_id':['3713327','4074636','26873486'],'rating':['4','4','4'],'mark_date':['2017-03-07','2017-03-07','2017-03-07']} >>> df = pandas.
-
python 实现将字典dict、列表list中的中文正常显示方法
在代码文件中定义中文时,经常会遇到问题,要么编码错误,要么是无法正常打印显示. 例如,dict_chinese.py: #!/usr/bin/python a={'name': 'fengshou'} b={'name': "丰收"} print "a=", a print "b=", b 问题1 执行,查看结果 $ python dict_chinese.py File "dict_chinese.py", line 5 S
随机推荐
- 用vbs实现本地连接禁用/启用脚本代码
- asp正则表达式匹配数字$数字$数字$
- Json读写本地文件实现代码
- oracle to_char函数将number转成string
- 图文详解WinPE下安装Python
- C语言二维数组中的查找的实例
- Android开发实现的电话窃听和拦截应用
- node.js实现的装饰者模式示例
- 解决Default storage engine (InnoDB) is not available导致mysql无法启动的修改办法
- 上传文件返回的json数据会被提示下载问题解决方案
- tomcat在opensuse下开机自启失败的原因分析及解决方法
- Gzip在apache2中的设置和squid对它的处理
- Android自定义View实现箭头沿圆转动实例代码
- Android应用开发中自定义ViewGroup的究极攻略
- 深入理解Android中的xmlns:tools属性
- Java concurrency线程池之线程池原理(四)_动力节点Java学院整理
- Java生成动态版验证码的方法实例
- android之计时器(Chronometer)的使用以及常用的方法
- 使用类,实现模块化
- Centos 7.4服务器时间同步配置方法【基于NTP服务】