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Python-科学计算-pandas-14-df按行按列进行转换

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zishendianxia
发布2020-10-10 10:00:57
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发布2020-10-10 10:00:57
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文章被收录于专栏:Python工程师Python工程师

系统:Windows 7 语言版本:Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器:pycharm-community-2016.3.2 pandas:0.19.2

  • 这个系列讲讲Python的科学计算及可视化
  • 今天讲讲pandas模块
  • Df按行按列进行转换

Part 1:目标

  1. 最近在网站开发过程中,需要将后端的Df数据,渲染到前端的Datatables,前端识别的数据格式有以下特征 - 数据格式为一个列表 - 列表中每一个元素为一个字典,每个字典对应前端表格的一行 - 单个字典的键为前端表格的列名,字典的值为前端表格每列取的值
  2. 简单来说就是要将一个Df转换为一个列表,该列表有特定的格式,如下示例

Df

格式转换为列表

Part 2:代码

import pandas as pd

dict_1 = {"time": ["2019-11-02", "2019-11-03", "2019-11-04", "2019-11-05",
                   "2019-12-02", "2019-12-03", "2019-12-04", "2019-12-05"],
          "pos": ["A", "A", "B", "B", "C", "C", "C", "D"],
          "value1": [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}

df_1 = pd.DataFrame(dict_1, columns=["time", "pos", "value1"])
print("原数据", "\n", df_1, "\n")

print("\n按行输出")
list_fields = df_1.to_dict(orient='records')
print(list_fields)

代码截图

Part 3:部分代码解读

  1. list_fields = df_1.to_dict(orient='records'),使用了to_dict函数,其中orient=’records’,简单记忆法则,records表示记录,对应数据库的行

Part 4:延伸

  1. 以上方法将Df按行转换,那么是否可以按列进行转换呢?查了下orient参数,发现可以取值的参数非常多,如下图所示
  2. 发现list满足需求,观察实际输出结果,生成一个字典。字典的键为列名,值为一个列表,该列表对应df的一个列
dict_fields = df_1.to_dict(orient='list')
print(dict_fields)

list对应结果

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原始发表:2020-10-08,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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