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pandas中字典和dataFrame的相互转换

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Pandas是Python中用于数据处理与分析的重要库，其中字典（dictionary）和数据框（DataFrame）是经常使用的数据结构。在Pandas中，字典与数据框可以相互转换，具体的转换方法如下：

将字典转换成DataFrame

可以使用Pandas中的DataFrame()函数将一个字典转换成数据框。DataFrame()函数接受的参数可以是一个字典或列表，其中字典用于存储数据列的标签和值，如下所示：

import pandas as pd

# 定义一个字典
data_dict = {
    'name': ['Tom', 'Sam', 'Jack'],
    'age': [23, 26, 21],
    'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou']
}

# 转换成数据框
df = pd.DataFrame(data_dict)

# 打印数据框
print(df)

上述代码首先定义了一个字典data_dict，其中存储了三个数据列：name、age和city。接下来使用DataFrame()函数将字典转换成了数据框df，并使用print()函数打印了数据框的内容。运行以上代码会输出以下结果：

   name  age       city
0   Tom   23    Beijing
1   Sam   26   Shanghai
2  Jack   21  Guangzhou

将DataFrame转换成字典

DataFrame的to_dict()方法可以将数据框转换成一个字典，字典的键是数据列的标签，值是数据列的值。可以根据不同的参数指定字典的格式。to_dict()方法的常用参数介绍如下：

  • orient：指定字典的格式，默认值为’dict’，表示以字典形式输出；’list’表示以列表形式输出；’series’表示以序列形式输出。
  • into：指定字典的数据类型，默认值为dict。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 定义一个数据框
data = {
    'name': ['Tom', 'Sam', 'Jack'],
    'age': [23, 26, 21],
    'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 将数据框转换成字典
dic1 = df.to_dict()
dic2 = df.to_dict(orient='list')

# 打印字典
print(dic1)
print(dic2)

上述代码首先定义了一个数据框df，然后使用to_dict()方法分别将数据框转换成了以字典和列表形式的两个字典。最后使用print()函数打印了字典。运行以上代码会输出以下结果：

{'name': {0: 'Tom', 1: 'Sam', 2: 'Jack'}, 'age': {0: 23, 1: 26, 2: 21}, 'city': {0: 'Beijing', 1: 'Shanghai', 2: 'Guangzhou'}}
{'name': ['Tom', 'Sam', 'Jack'], 'age': [23, 26, 21], 'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou']}

以上就是Pandas中字典和数据框相互转换的方法和示例，希望能对你有所帮助。

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