Python Pandas Dataframe.to_dict()

Python是一种进行数据分析的伟大语言，主要是因为以数据为中心的Python软件包的奇妙生态系统。Pandas就是这些包中的一个，它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas .to_dict()方法用于将数据框架转换为系列或类似列表的数据类型的字典，具体取决于东方参数。

语法: DataFrame.to_dict(orient=’dict’, into=)

参数:
orient: String value, (‘dict’, ‘list’, ‘series’, ‘split’, ‘records’, ‘index’) 定义将Columns(series)转换为哪个dtype。例如，’list’将返回一个列表的字典，Key=列名，Value=列表（转换的系列）。
into:类，可以传递一个实际的类或实例。例如，在defaultdict的情况下，可以通过类的实例。这个参数的默认值是dict。

返回类型。数据帧转换为字典
在下面的例子中，所使用的数据框包含一些NBA球员的数据。下面是数据框在任何操作之前的图像。

例子#1：默认转换为字典的字典
在这种情况下，没有向 to_dict() 方法传递参数。因此，它将默认把数据框架转换为一个字典的字典。

# importing pandas module 
import pandas as pd
  
# reading csv file from url 
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")
   
# dropping null value columns to avoid errors
data.dropna(inplace = True)
  
# converting to dict
data_dict = data.to_dict()
  
# display
data_dict

输出:
如输出图片所示，字典的字典被to_dict()方法返回。第一个字典的键是列名，该列以索引作为第二个字典的键被存储。

例子#2：转换为系列的字典

在这个例子中，’series’被传递给东方参数，以将数据框架转换为Dictionary of Series。

# importing pandas module 
import pandas as pd
  
# reading csv file from url 
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")
   
# dropping null value columns to avoid errors
data.dropna(inplace = True)
  
# converting to dict
data_dict = data.to_dict('series')
  
# printing datatype of first keys value in dict
print(type(data_dict['Name']))
  
# display
data_dict

输出:
如输出图片所示，由于data_dict[‘Name’]的类型是pandas.core.series.Series，to_dict()返回一个series的字典。