パンダ：dictのは

値として、私はのように見えるデータフレームを持っている辞書のキーとCOL値としてCOLタイトルで辞書にデータフレームの列を変換しますパンダ：dictのは

 NAME    ID 
155 ARBITRARY_A 697381 
208 ARBITRARY_B 691820 
265 ARBITRARY_C 691782 
272 ARBITRARY_D 695593

私はそのルックス辞書のリストに変換したいですlike：

[{name:ARBITRARY_A, id:697381}, {name:ARBITRARY_B, id:691820}, 
{name:ARBITRARY_C, id:691782}, {name:ARBITRARY_D, id:695593}]

この操作を行うにはどのような方法が最適ですか？

出典

2017-04-13 Fizi

'df.to_dict（ 'record'）'？ – johnchase

コメントで示されているように、pandas.DataFrame.to_dict()を使用することができます。そして、あなたの場合には、あなたはorientrecordように必要があります。

コード：

df.to_dict('record')

テストコード：

df = pd.read_fwf(StringIO(u""" 
      NAME    ID 
    155 ARBITRARY_A 697381 
    208 ARBITRARY_B 691820 
    265 ARBITRARY_C 691782 
    272 ARBITRARY_D 695593"""), 
       header=1, index_col=0) 

print(df) 
print(df.to_dict('record'))

結果：

  NAME  ID 
155 ARBITRARY_A 697381 
208 ARBITRARY_B 691820 
265 ARBITRARY_C 691782 
272 ARBITRARY_D 695593 

[{u'NAME': u'ARBITRARY_A', u'ID': 697381L}, {u'NAME': u'ARBITRARY_B', u'ID': 691820L}, {u'NAME': u'ARBITRARY_C', u'ID': 691782L}, {u'NAME': u'ARBITRARY_D', u'ID': 695593L}]

出典

2017-04-13 21:13:29

偉大な答え！私は特に** bold **と私のものの使用を好きです:-) – piRSquared

すべてが太い方が良いです。 –

試してみてください。

df.to_dict()

これは意図した結果がデータフレームを転置しようと発生しない場合：

df.T.to_dict()

出典

2017-04-13 21:11:54

あなたが与えられた自分が

v = df.values.tolist() 
c = df.columns.values.tolist() 

[dict(zip(c, x)) for x in v] 

[{'ID': 697381L, 'NAME': 'ARBITRARY_A'}, 
{'ID': 691820L, 'NAME': 'ARBITRARY_B'}, 
{'ID': 691782L, 'NAME': 'ARBITRARY_C'}, 
{'ID': 695593L, 'NAME': 'ARBITRARY_D'}]

小さな内包表記をすることによってそれから、もう少しパフォーマンスを絞ることができdf