pandas dataframe 两列转字典_dataframe两列变字典-程序员宅基地

在数据处理时，时常需要将数据表的两列转化为字典映射形式

df[[‘A’,‘B’]] -----> dict(key:A, value:B)

方法一：使用zip

d = dict(zip(df['A'],df['B']))

import pandas as pd
import numpy as np

test_dict = {'id':[1,2,3,4,5,6],'name':['Alice','Bob','Cindy','Eric','Helen','Grace '],'gender':[0,1,0,1,0,0],
             'math':[90,89,99,78,97,93]}
df = pd.DataFrame.from_dict(test_dict)

print(df)
'''
   id    name  gender  math
0   1   Alice       0    90
1   2     Bob       1    89
2   3   Cindy       0    99
3   4    Eric       1    78
4   5   Helen       0    97
5   6  Grace        0    93
'''

dict(zip(df['id'],df['math']))
# {1: 90, 2: 89, 3: 99, 4: 78, 5: 97, 6: 93}

方法二：将A设为索引后，转字典

d = df.set_index('A')['B'].to_dict()

d = df.set_index('id')['math'].to_dict()
# {1: 90, 2: 89, 3: 99, 4: 78, 5: 97, 6: 93}

建议使用方法二，速度更快。

实际问题中，常需要将原始表df，按某种方式聚合得到df2，需要得到df2的两列字典。可以直接联合使用聚合groupby，agg和to_dict函数。

d = df.groupby('A')['B'].mean().to_dict()

如何得到不同性别的平均成绩字典

d = df.groupby('gender')['math'].mean().to_dict()
# {0: 94.75, 1: 83.5}

参考：What is the most efficient way to create a dictionary of two pandas Dataframe columns

本文链接：https://blog.csdn.net/springtostring/article/details/120978458

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