pandas DataFrame到词典列表 [英] Pandas DataFrame to List of Dictionaries

问题描述

我有以下DataFrame：

I have the following DataFrame:

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

我想将其翻译成每行字典列表

which I want to translate it to list of dictionaries per row

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'}]

推荐答案

使用 df.T.to_dict（）。values（），如下所示：

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'}]

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正如John Galt在他的答案，你应该改为使用 df.to_dict（'records'）。它比手动转移要快。

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As John Galt mentions in his answer , you should probably instead use df.to_dict('records'). It's faster than transposing manually.

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

这篇关于 pandas DataFrame到词典列表的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！