from itertools import dropwhile, takewhile
with open["test.txt"] as f:
dp = dropwhile[lambda x: not x.startswith["-"], f]
next[dp] # skip ----
names = next[dp].split[] # get headers names
next[f] # skip -----
out = []
for line in takewhile[lambda x: not x.startswith["-"], f]:
a, b = line.rsplit[None, 1]
out.append[dict[zip[names, a.split[None, 7] + [b]]]]]
Output:
from pprint import pprint as pp
pp[out]
[{'Access': 'RW',
'Cache': 'RWTD',
'Consist': 'No',
'DG/VD': '0/0',
'Name': 'one',
'Size': '1.818 TB',
'State': 'Optl',
'TYPE': 'RAID1',
'sCC': '-'},
{'Access': 'RW',
'Cache': 'RWTD',
'Consist': 'No',
'DG/VD': '1/1',
'Name': 'two',
'Size': '1.818 TB',
'State': 'Optl',
'TYPE': 'RAID1',
'sCC': '-'},
{'Access': 'RW',
'Cache': 'RWTD',
'Consist': 'No',
'DG/VD': '2/2',
'Name': 'three',
'Size': '1.818 TB',
'State': 'Optl',
'TYPE': 'RAID1',
'sCC': '-'},
{'Access': 'RW',
'Cache': 'RWTD',
'Consist': 'No',
'DG/VD': '3/3',
'Name': 'four',
'Size': '1.818 TB',
'State': 'Optl',
'TYPE': 'RAID1',
'sCC': '-'}]
Nếu bạn muốn duy trì đơn đặt hàng, hãy sử dụng đơn đặt hàng
out = [OrderedDict[zip[names, line.split[]]]
for line in takewhile[lambda x: not x.startswith["-"], f]]
Đối với các giá trị tên bị thiếu theo bản chỉnh sửa của bạn:
from itertools import dropwhile, takewhile
with open["test.txt"] as f:
dp = dropwhile[lambda x: not x.startswith["-"], f]
next[dp] # skip ----
names = next[dp].split[] # get headers names
next[f] # skip -----
out = []
for line in takewhile[lambda x: not x.startswith["-"], f]:
a, b = line.rsplit[" ", 1]
out.append[dict[zip[names, a.rstrip[].split[None, 7] + [b.rstrip[]]]]]
Output:
[{'Access': 'RW',
'Cache': 'RWTD',
'Consist': 'No',
'DG/VD': '0/0',
'Name': 'one',
'Size': '1.818 TB',
'State': 'Optl',
'TYPE': 'RAID1',
'sCC': '-'},
{'Access': 'RW',
'Cache': 'RWTD',
'Consist': 'No',
'DG/VD': '1/1',
'Name': 'two',
'Size': '1.818 TB',
'State': 'Optl',
'TYPE': 'RAID1',
'sCC': '-'},
{'Access': 'RW',
'Cache': 'RWTD',
'Consist': 'No',
'DG/VD': '2/2',
'Name': 'three',
'Size': '1.818 TB',
'State': 'Optl',
'TYPE': 'RAID1',
'sCC': '-'},
{'Access': 'RW',
'Cache': 'RWTD',
'Consist': 'No',
'DG/VD': '3/3',
'Name': 'four',
'Size': '1.818 TB',
'State': 'Optl',
'TYPE': 'RAID1',
'sCC': '-'},
{'Access': 'RW',
'Cache': 'RWTD',
'Consist': 'No',
'DG/VD': '4/4',
'Name': '',
'Size': '4.681 TB',
'State': 'Reblg',
'TYPE': 'RAID10',
'sCC': '-'}]
Cũng sẽ xử lý các dòng có nhiều khoảng trống giữa TB và giá trị cột tên
from pprint import pprint as pp
pp[out]
[{'Access': 'RW',
'Cache': 'RWTD',
'Consist': 'No',
'DG/VD': '0/0',
'Name': 'one',
'Size': '1.818 TB',
'State': 'Optl',
'TYPE': 'RAID1',
'sCC': '-'},
{'Access': 'RW',
'Cache': 'RWTD',
'Consist': 'No',
'DG/VD': '1/1',
'Name': 'two',
'Size': '1.818 TB',
'State': 'Optl',
'TYPE': 'RAID1',
'sCC': '-'},
{'Access': 'RW',
'Cache': 'RWTD',
'Consist': 'No',
'DG/VD': '2/2',
'Name': 'three',
'Size': '1.818 TB',
'State': 'Optl',
'TYPE': 'RAID1',
'sCC': '-'},
{'Access': 'RW',
'Cache': 'RWTD',
'Consist': 'No',
'DG/VD': '3/3',
'Name': 'four',
'Size': '1.818 TB',
'State': 'Optl',
'TYPE': 'RAID1',
'sCC': '-'}]
Chuyển đổi DataFrame/ Bảng Pandas thành Từ điển Python với các ví dụ về mã
Trong bài viết này, giải pháp chuyển đổi DataFrame/ Bảng Pandas thành Từ điển Python sẽ được chứng minh bằng cách sử dụng các ví dụ từ ngôn ngữ lập trình.
import pandas as pd
data = {'col_1': [3, 2, 1, 0], 'col_2': ['a', 'b', 'c', 'd']}
pd.DataFrame.from_dict[data, orient='index'].T
Phần sau của mã cung cấp một bản tóm tắt ngắn gọn về nhiều phương pháp có thể được sử dụng để giải quyết vấn đề từ điển/ bảng dữ liệu Pandas thành vấn đề từ điển Python.
>>> data = {'col_1': [3, 2, 1, 0], 'col_2': ['a', 'b', 'c', 'd']}
>>> pd.DataFrame.from_dict[data]
col_1 col_2
0 3 a
1 2 b
2 1 c
3 0 d
#Lazy way to convert json dict to df pd.DataFrame.from_dict[data, orient='index'].T
df.to_dict[orient='index']
>>> df.to_dict['records']
[{'col1': 1, 'col2': 0.5}, {'col1': 2, 'col2': 0.75}]
Chúng tôi đã học được cách giải quyết bản dữ liệu/ bảng PANDAS thành từ điển Python bằng cách xem xét một loạt các trường hợp khác nhau.
Làm cách nào để chuyển đổi một bản dữ liệu gấu trúc thành từ điển?
Để chuyển đổi gấu trúc DataFrame thành đối tượng từ điển, hãy sử dụng phương thức to_dict [], điều này lấy định hướng làm dict theo mặc định để trả về dataFrame trong định dạng {cột -> {index -> value}}. Khi không có định hướng được chỉ định, to_dict [] trả về ở định dạng này.27-tháng 12-2021
Làm cách nào để chuyển đổi bảng dữ liệu thành từ điển trong Python?
Đầu tiên, tìm kiếm tiêu đề bảng và chia trên các khoảng trống để xác định danh sách. Thứ hai, tìm kiếm ổ đĩa ảo với "số/số" và chia trên các khoảng trống để xác định danh sách thứ hai. Tuy nhiên, 'kích thước' sẽ cần phải đặc biệt vì nó sẽ cần phải bỏ qua khoảng trống giữa số và "TB" .10-sept-2015
Làm thế nào để bạn tạo một từ điển dữ liệu từ DataFrame trong Python?
Phương pháp 1: Tạo DataFrame từ từ điển bằng cách sử dụng hàm tạo mặc định của gấu trúc. Lớp DataFrame. Phương pháp 2: Tạo DataFrame từ từ điển với các chỉ mục do người dùng xác định. Phương pháp 3: Tạo DataFrame từ Từ điển đơn giản, tức là từ điển có khóa và giá trị đơn giản như Integer hoặc Chuỗi giá trị.10-JUL-2020
Tôi có thể đặt một khung dữ liệu trong một python từ điển không?
Một gấu trúc DataFrame có thể được chuyển đổi thành từ điển Python bằng cách sử dụng phương thức thể hiện DataFrame to_dict []. Đầu ra có thể được chỉ định của các hướng khác nhau bằng cách sử dụng tham số hướng. Trong định hướng từ điển, đối với mỗi cột của dataFrame, giá trị cột được liệt kê theo nhãn hàng trong từ điển.
Pandas DataFrame có phải là một từ điển không?
Pandas có thể tạo các khung dữ liệu từ nhiều loại cấu trúc dữ liệu mà không cần bạn phải viết nhiều mã dài. Một trong những cấu trúc dữ liệu đó là từ điển.26-NOV-2020
Làm cách nào để thêm một khung dữ liệu vào từ điển?
Bạn có thể tạo DataFrame và nối một hàng mới vào DataFrame này từ Dict, trước tiên hãy tạo từ điển Python và sử dụng hàm append [], phương thức này được yêu cầu vượt qua bỏ qua_index = true để nối lại Dict như một hàng cho DataFrame, không sử dụng Điều này sẽ khiến bạn có một lỗi.18-Jan-2022
Làm thế nào để bạn chuyển đổi một bảng thành một từ điển?
Phương thức TO_DICT [] được sử dụng để chuyển đổi DataFrame thành từ điển của chuỗi hoặc danh sách như kiểu dữ liệu tùy thuộc vào tham số Orient. Các tham số: Phương Đông: Giá trị chuỗi, ['Dict', 'List', 'Series', 'Split', 'Records', 'Index'] định nghĩa DTYPE nào để chuyển đổi các cột [chuỗi thành] .01-OCT-2018
Làm cách nào để biến một danh sách thành một từ điển?
Chuyển đổi danh sách thành từ điển bằng cách sử dụng Enumerate [] bằng cách sử dụng Enumerate [], chúng ta có thể chuyển đổi danh sách thành một từ điển với chỉ mục làm khóa và mục danh sách làm giá trị. liệt kê [] sẽ trả về một đối tượng liệt kê. Chúng ta có thể chuyển đổi thành Dict bằng cách sử dụng hàm tạo Dict [].
Làm thế nào để bạn in dữ liệu bảng trong Python?
Dữ liệu từ danh sách cũng có thể được in ở định dạng bảng.
- Sử dụng hàm định dạng [] để in dữ liệu ở định dạng bảng trong Python.
- Sử dụng mô -đun Tabulation để in dữ liệu ở định dạng bảng trong Python.
- Sử dụng hàm pandas.dataframe [] để in dữ liệu ở định dạng bảng trong Python.
Làm thế nào để bạn tạo một từ điển từ một tập dữ liệu?
Tạo bộ dữ liệu từ điển
- Hãy chắc chắn rằng bạn đã cài đặt SPSS Python Essentials.
- Tiếp theo, tải xuống và cài đặt công cụ dữ liệu từ điển.
- Nhấp vào Tiện ích.
- Nhấp vào Dán và chạy cú pháp dán.
- Điều này tạo ra một bộ dữ liệu mới được gọi là Dictionary_overview giữ tất cả các nhãn giá trị và nhãn biến.