Hướng dẫn print dictionary python table - in bảng python từ điển

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:

Nội phân Chính showShow

• Thông số¶
• Ví dụ - DataFrame sang chuyển đổi từ điển trong chế độ Dict:
• Ví dụ - DataFrame sang chuyển đổi từ điển trong chế độ danh sách:
• Ví dụ - Tạo một từ điển của các mục & nbsp; từ một gấu trúc DataFrame:
• Ví dụ - Tạo một từ điển từ DataFrame lưu trữ chỉ mục, cột, dữ liệu dưới dạng các mục riêng biệt:
• Ví dụ - Bản ghi DataFrame được lưu trữ là:
• Làm thế nào để bạn chuyển đổi một bảng thành một từ điển?
• Làm thế nào để bạn chuyển đổi một khung dữ liệu thành một từ điển trong Python?
• Làm cách nào để chuyển đổi danh sách thành một từ điển trong Python?
• Làm thế nào để bạn tạo một từ điển dữ liệu trong Python?

Nội phân chính

• Thông số¶
• Ví dụ - DataFrame sang chuyển đổi từ điển trong chế độ Dict:
• Ví dụ - DataFrame sang chuyển đổi từ điển trong chế độ danh sách:
• Ví dụ - Tạo một từ điển của các mục & nbsp; từ một gấu trúc DataFrame:
• Ví dụ - Tạo một từ điển từ DataFrame lưu trữ chỉ mục, cột, dữ liệu dưới dạng các mục riêng biệt:
• Ví dụ - Bản ghi DataFrame được lưu trữ là:
• Làm thế nào để bạn chuyển đổi một bảng thành một từ điển?
• Làm thế nào để bạn chuyển đổi một khung dữ liệu thành một từ điển trong Python?
• Làm cách nào để chuyển đổi danh sách thành một từ điển trong Python?
• Làm thế nào để bạn tạo một từ điển dữ liệu trong Python?

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': '-'}]

Nội phân chính

out = [OrderedDict[zip[names, line.split[]]]
           for line in takewhile[lambda x: not x.startswith["-"], f]]

Nếu bạn muốn duy trì đơn đặt hàng, hãy sử dụng đơn đặt hàng

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': '-'}]

Đối với các giá trị tên bị thiếu theo bản chỉnh sửa của bạn:

Cũng sẽ xử lý các dòng có nhiều khoảng trống giữa TB và giá trị cột tên 1.818 TB one

Chuyển đổi khung thành một từ điển danh sách, theo các cột.

Overview:

• .to_tuples[]: Chuyển đổi khung thành danh sách các bộ dữ liệu bằng các hàngDataFrame can be converted into a Python dictionary using the DataFrame instance method to_dict[]. The output can be specified of various orientations using the parameter orient.
• 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.DataFrame the column value is listed against the row label in a dictionary. All these dictionaries are wrapped in another dictionary, which is indexed using column labels. Dictionary orientation is specified with the string literal “dict” for the parameter orient. Dictionary orientation is the default orientation for the conversion output.
• Trong định hướng từ điển, đối với mỗi cột của dataFrame, giá trị cột được liệt kê theo nhãn hàng trong từ điển. Tất cả các từ điển này được bọc trong một từ điển khác, được lập chỉ mục bằng nhãn cột. Định hướng từ điển được chỉ định với chuỗi theo nghĩa đen của Dict Dict cho tham số hướng. Định hướng từ điển là định hướng mặc định cho đầu ra chuyển đổi.list orientation, each column is made a list and the lists are added to a dictionary against the column labels. List orientation is specified with the string literal “list” for the parameter orient.
• Trong định hướng danh sách, mỗi cột được lập một danh sách và các danh sách được thêm vào từ điển so với các nhãn cột. Định hướng danh sách được chỉ định với Chuỗi theo nghĩa đen Danh sách trực tuyến cho tham số hướng.series orientation, each column is made a pandas Series, and the series instances are indexed against the row labels in the returned dictionary object. Series orientation is specified with the string literal “series” for the parameter orient.
• Trong định hướng loạt, mỗi cột được thực hiện một loạt gấu trúc và các trường hợp loạt được lập chỉ mục theo các nhãn hàng trong đối tượng từ điển được trả về. Định hướng loạt được chỉ định với chuỗi theo nghĩa đen của chuỗi cho tham số hướng.list and they are wrapped in another list and indexed with the key "data" in the returned dictionary object. The row labels are stored in a list against the key "index". The columns labels are stored in a list against the key "columns". Split orientation is specified with the string literal “split” for the parameter orient.
• Trong định hướng phân chia, mỗi hàng được lập một danh sách và chúng được bọc trong một danh sách khác và được lập chỉ mục với "dữ liệu" chính trong đối tượng từ điển được trả về. Các nhãn hàng được lưu trữ trong danh sách dựa trên "chỉ mục" khóa. Các nhãn cột được lưu trữ trong danh sách dựa trên "cột" khóa. Định hướng phân chia được chỉ định với chuỗi theo nghĩa đen chia tách cho tham số hướng.records orientation, each column is made a dictionary where the column elements are stored against the column name. All the dictionaries are returned as a list. Records orientation is specified with the string literal “records” for the parameter orient.
• Trong định hướng bản ghi, mỗi cột được thực hiện một từ điển trong đó các phần tử cột được lưu trữ theo tên cột. Tất cả các từ điển được trả lại như một danh sách. Định hướng bản ghi được chỉ định với chuỗi theo nghĩa đen của các bản ghi trực tuyến cho tham số hướng.dictionary where the column elements are stored against the column name. All the dictionaries are returned in a dictionary, which is indexed by the row labels. Index orientation is specified with the string literal “index” for the parameter orient.

Ví dụ - DataFrame sang chuyển đổi từ điển trong chế độ Dict:

Trong hướng chỉ mục, mỗi cột được thực hiện một từ điển trong đó các phần tử cột được lưu trữ theo tên cột. Tất cả các từ điển được trả lại trong một từ điển, được lập chỉ mục bởi các nhãn hàng. Định hướng chỉ mục được chỉ định với chuỗi theo nghĩa đen, chỉ số cho tham số hướng.

# Ví dụ Chương trình Python chuyển đổi một bản dữ liệu gấu trúc thành từ điển Python

nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PDS

# Dữ liệu

Dữ liệu = [[1,2,3],

& nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; [4,5,6],

& nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; [7,8,9]];

# Tạo một dataFrame & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp;

dataFrame = pds.dataFrame [data, index = ["r1", "r2", "r3"], cột = ["c1", "c2", "c3"]];

print[dataFrame];

in ["Nội dung của DataFrame:"];

# Chuyển đổi DataFrame thành chuỗi

Từ điểnBject = dataFrame.to_dict [];

print[dictionaryObject];

Output:

in ["DataFrame dưới dạng từ điển:"];

Nội dung của DataFrame:

& nbsp; & nbsp; & nbsp; C1 & NBSP; C2 & NBSP; C3

R2 & nbsp; & nbsp; 4 & nbsp; & nbsp; 5 & ​​nbsp; & nbsp; 6

R3 & nbsp; & nbsp; 7 & nbsp; & nbsp; 8 & nbsp; & nbsp; 9

DataFrame như một từ điển:

{'C1': {'r1': 1, 'r2': 4, 'r3': 7}, 'c2': {'r1': 2, 'r2': 5, 'r3': 8}, ' C3 ': {' r1 ': 3,' r2 ': 6,' r3 ': 9}}

Ví dụ - DataFrame sang chuyển đổi từ điển trong chế độ danh sách:

# Ví dụ chương trình Python chuyển đổi một dữ liệu gấu trúc thành một

# Từ điển Python ở chế độ danh sách

nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PDS

# Dữ liệu

DailyTemperature = {"01/NOV/2019": [65, 62],

& nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; "02/tháng 11/2019": [62, 60],

& nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; "03/tháng 11/2019": [61, 60],

& nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; "04/tháng 11/2019": [62, 60],

& nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; "05/tháng 11/2019": [64, 62]

& nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; };

# Tạo DataFrame

dataFrame = pds.datAframe [dailyTemate, index = ["max", "min"]];

in ["Nhiệt độ hàng ngày từ DataFrame:"];

print[dataFrame];

# Chuyển đổi DataFrame thành Từ điển

Từ điểnInstance = dataFrame.to_dict [Orient = "list"];

in ["DataFrame dưới dạng từ điển [định hướng danh sách]:"];

print[dictionaryInstance];

Output:

Nhiệt độ hàng ngày từ DataFrame:

& nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; 01/tháng 11/2019 & NBSP; 02/tháng 11/2019 & NBSP; 03/tháng 11/2019 & NBSP; 04/tháng 11/2019 & nbsp; 05/tháng 11/2019

Max & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; 65 & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; 62 & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; 61 & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; 62 & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; 64

Min & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; 62 & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; 60 & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; 60 & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; 60 & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; 62

DataFrame như một từ điển [định hướng danh sách]:

Ác : [62, 60], '05/tháng 11/2019 ': [64, 62]}

Ví dụ - Tạo một từ điển của các mục & nbsp; từ một gấu trúc DataFrame:

# Ví dụ chương trình Python tạo ra một từ điển Python # chứa các cặp pandas nhập giá có giá trị khóa dưới dạng PDS
# containing key-value pairs of
import pandas as pds

# Ví dụ Dữ liệu FruitCalories = [["Apple", & NBSP; 52, 0.2], & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; ["Orange", & nbsp; 47, & nbsp; 0.1], & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; ["Dứa", 50, 0.1], & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; ["Bơ", 160, 15.0], & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; ["kiwi", & nbsp; & nbsp; 61, & nbsp; 0.5]];
fruitCalories = [["Apple",   52, 0.2],
                 ["Orange",  47,  0.1],
                 ["Pineapple", 50, 0.1],
                 ["Avocado", 160, 15.0],
                 ["Kiwi",    61,  0.5]];

Cột leheaders = ["trái cây", "calo", "hàm lượng chất béo"];

# Tạo một bản fruitdata dataFrame & nbsp; & nbsp; & nbsp; = pds.dataFrame [data = fruitcalories, cột = cột đầu];
fruitData       = pds.DataFrame[data = fruitCalories, columns=columnHeaders];

# Có được một từ điển với & nbsp; mục NutrivalSasdict = fruitData.to_dict [Orient = 'series'];
nutriValsAsDict = fruitData.to_dict[orient='series'];

in ["Truy xuất các chuỗi cá nhân từ từ điển:"]; cho các chìa khóa trong Nutrivalsasdict: & NBSP; & nbsp; in [Nutrivalsasdict [khóa]]; & nbsp; & nbsp; in [loại [Nutrivalsasdict [khóa]]];
for keys in nutriValsAsDict:
    print[nutriValsAsDict[keys]];
    print[type[nutriValsAsDict[keys]]];

Output:

Truy xuất các chuỗi cá nhân từ từ điển:

0 & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; Quả táo

1 & nbsp; & nbsp; & nbsp; Quả cam

2 & nbsp; & nbsp; Quả dứa

3 & nbsp; & nbsp; & nbsp; Trái bơ

4 & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; Quả kiwi

Tên: Fruit, DTYPE: Đối tượng

0 & nbsp; & nbsp; 52

1 & nbsp; & nbsp; 47

2 & nbsp; & nbsp; 50

3 & nbsp; & nbsp; 160

4 & nbsp; & nbsp; 61

Tên: calo, dtype: int64

0 & nbsp; & nbsp; 52

1 & nbsp; & nbsp; 47

2 & nbsp; & nbsp; 50

3 & nbsp; & nbsp; 160

4 & nbsp; & nbsp; 61

Tên: calo, dtype: int64

0 & nbsp; & nbsp; 52

1 & nbsp; & nbsp; 47
# from a DataFrame which will have index, column labels
# and data as separate entries  
import pandas as pds

2 & nbsp; & nbsp; 50
                ["Amazon", 6400, 3976],
                ["Yangtze", 6300, 3917],
                ["Mississippi", 6275, 3902],
                ["Yenisei", 5539, 3445]
                ];

cột & nbsp; & nbsp; = ["Tên của dòng sông", "chiều dài [kms]", "chiều dài [dặm]"];

in ["DataFrame:"]; Riverdata & NBSP; = pds.dataFrame [data = Riverlengths, cột = cột]; In [Riverdata];
riverData   = pds.DataFrame[data = riverLengths, columns = columns];
print[riverData];

in ["DataFrame dưới dạng từ điển với các mục riêng cho chỉ mục, nhãn cột và dữ liệu:"]; Riverdatadict = Riverdata.to_dict [Orient = "Split"]; In [Riverdatadict];
riverDataDict = riverData.to_dict[orient="split"];
print[riverDataDict];

Output:

DataFrame:

& nbsp; Tên của chiều dài sông [kms] & nbsp; Chiều dài [dặm]

0 & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; Nile & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; 6650 & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; 4130

1 & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; Amazon & NBSP; & nbsp; & nbsp; & nbsp; 6400 & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; 3976

2 & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; Yangtze & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; 6300 & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; 3917

3 & nbsp; & nbsp; & nbsp; Mississippi & NBSP; & nbsp; & nbsp; & nbsp; 6275 & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; 3902

4 & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; Yenisei & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; 5539 & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; 3445

DataFrame như một từ điển với các mục riêng cho chỉ mục, nhãn cột và dữ liệu:

{'index': [0, 1, 2, 3, 4], 'cột': ['Tên của dòng sông', 'chiều dài [kms]', 'chiều dài [dặm]'], 'dữ liệu': [[ 'Nile', '6650', 4130], ['Amazon', 6400, 3976], ['Yangtze', 6300, 3917], ['Mississippi', 6275, 3902], ['Yenisei', 5539, 3445] ]}

Ví dụ - Bản ghi DataFrame được lưu trữ là:

# Ví dụ chương trình Python tạo ra một từ điển của & nbsp; # Từ điển từ một DataFrame của Pandas. # Lưu trữ từ điển được trả về các cặp giá trị khóa ở dạng # của gấu trúc nhập khẩu dưới dạng PDS
# dictionaries from a pandas DataFrame.
# Returned dictionary stores key-value pairs in the
# form of
import pandas as pds

# Data CountryData = [["Nga", "Moscow", 6601670, 146171015], & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; ["Canada", "Ottawa", 3855100, 38048738], & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; ["Trung Quốc", "Bắc Kinh", 3705407, 1400050000], & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; ["Hoa Kỳ", "Washington, D.C.", 3796742, 331449281], & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; ["Brazil", "Brasília", 3287956, 210147125]]]
countryData = [["Russia", "Moscow", 6601670, 146171015],
               ["Canada", "Ottawa", 3855100, 38048738],
               ["China", "Beijing", 3705407, 1400050000],
               ["United States of America", "Washington, D.C.", 3796742, 331449281],
               ["Brazil", "Brasília", 3287956, 210147125]]

Cột leheaders = ["Quốc gia", "Thủ đô", "Khu vực [sq.miles]", "dân số"]; & nbsp;

# Tạo một gấu trúc dataFrame df = pds.dataFrame [data = countryData, palls = pallHeaders]; in ["DataFrame:"]; in [DF];
df = pds.DataFrame[data = countryData, columns=columnHeaders];
print["DataFrame:"];
print[df];

# Có được dữ liệu dưới dạng từ điển của từ điển in ["DataFrame trong mẫu hồ sơ:"]; recs = df.to_dict [Orient = "index"]; in [recs];
print["DataFrame in records form :"];
recs = df.to_dict[orient="index"];
print[recs];

Output:

DataFrame:

& nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; Quốc gia & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; Thủ đô & NBSP; Diện tích [sq.miles] & nbsp; Dân số

0 & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; Nga & NBSP; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; Moscow & NBSP; & nbsp; & nbsp; & nbsp; 6601670 & nbsp; 146171015

1 & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; Canada & NBSP; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; Ottawa & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; 3855100 & nbsp; & nbsp; 38048738

2 & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; Trung Quốc & NBSP; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; Bắc Kinh & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; 3705407 & nbsp; 1400050000

3 & nbsp; Hợp chủng quốc Hoa Kỳ & NBSP; Washington, D.C. & NBSP; & nbsp; & nbsp; & nbsp; 3796742 & nbsp; 331449281

4 & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; Brazil & NBSP; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; Brasília & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; 3287956 & NBSP; 210147125

DataFrame trong mẫu hồ sơ:

{0: {'Quốc gia': 'Nga', 'Thủ đô': 'Moscow', 'Khu vực [Sq.Miles]': 6601670, 'Dân số': 146171015}, 1: {'Quốc gia': 'Canada', ' Thủ đô ':' Ottawa ',' khu vực [sq.miles] ': 3855100,' dân số ': 38048738}, 2: {' quốc gia ':' Trung Quốc ',' Thủ đô ':' Beijing ',' khu vực [sq.miles ] ': 3705407,' Dân số ': 1400050000}, 3: {' Quốc gia ':' Hoa Kỳ Hoa Kỳ ',' Thủ đô ':' Washington, D.C. ',' Khu vực [Sq.Miles] ': 3796742,' Dân số ' Hay

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]. is used to convert a dataframe into a dictionary of series or list like data type depending on orient parameter. Parameters: orient: String value, ['dict', 'list', 'series', 'split', 'records', 'index'] Defines which dtype to convert Columns[series into].

Làm thế nào để bạn chuyển đổi một khung dữ liệu thành một từ điển trong Python?

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.use to_dict[] method, this takes orient as dict by default which returns the DataFrame in format {column -> {index -> value}} . When no orient is specified, to_dict[] returns in this format.

Làm cách nào để chuyển đổi danh sách thành một từ điển trong Python?

Vì từ điển Python không được đặt hàng, đầu ra có thể theo bất kỳ thứ tự nào.Để chuyển đổi danh sách thành từ điển, chúng ta có thể sử dụng danh sách hiểu và tạo khóa: cặp giá trị của các yếu tố liên tiếp. Về mặt, typecase danh sách thành loại Dict.use list comprehension and make a key:value pair of consecutive elements. Finally, typecase the list to dict type.

Làm thế nào để bạn tạo một từ điển dữ liệu trong Python?

Để tạo từ điển Python, chúng tôi vượt qua một chuỗi các mục [mục nhập] bên trong niềng răng xoăn {} và tách chúng bằng dấu phẩy [,].Mỗi mục bao gồm một khóa và một giá trị, còn được gọi là một cặp giá trị khóa.Lưu ý: Các giá trị có thể thuộc về bất kỳ loại dữ liệu nào và chúng có thể lặp lại, nhưng các khóa phải vẫn duy nhất.pass a sequence of items [entries] inside curly braces {} and separate them using a comma [ , ]. Each entry consists of a key and a value, also known as a key-value pair. Note: The values can belong to any data type and they can repeat, but the keys must remain unique.