Tôi có thể lưu trữ một khung dữ liệu trong từ điển python không?

Pandas dataframes khá mạnh để xử lý dữ liệu hai chiều trong python. Có một số cách để tạo khung dữ liệu gấu trúc, một trong số đó là sử dụng dữ liệu từ từ điển. Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ xem cách tạo một khung dữ liệu gấu trúc từ một từ điển với một số ví dụ

Hàm

import pandas as pd

# dictionary storing the data
data = {
    "Name": ["Jim", "Dwight", "Angela", "Tobi"],
    "Age": [26, 28, 27, 32],
    "Department": ["Sales", "Sales", "Accounting", "Human Resources"]
}

# dataframe from dict
df = pd.DataFrame.from_dict[data]

# print the dataframe
print[df]

3

Hàm

import pandas as pd

# dictionary storing the data
data = {
    "Name": ["Jim", "Dwight", "Angela", "Tobi"],
    "Age": [26, 28, 27, 32],
    "Department": ["Sales", "Sales", "Accounting", "Human Resources"]
}

# dataframe from dict
df = pd.DataFrame.from_dict[data]

# print the dataframe
print[df]

3 được sử dụng để tạo khung dữ liệu từ đối tượng dict. Từ điển phải ở dạng

import pandas as pd

# dictionary storing the data
data = {
    "Name": ["Jim", "Dwight", "Angela", "Tobi"],
    "Age": [26, 28, 27, 32],
    "Department": ["Sales", "Sales", "Accounting", "Human Resources"]
}

# dataframe from dict
df = pd.DataFrame.from_dict[data]

# print the dataframe
print[df]

5 hoặc

import pandas as pd

# dictionary storing the data
data = {
    "Name": ["Jim", "Dwight", "Angela", "Tobi"],
    "Age": [26, 28, 27, 32],
    "Department": ["Sales", "Sales", "Accounting", "Human Resources"]
}

# dataframe from dict
df = pd.DataFrame.from_dict[data]

# print the dataframe
print[df]

0. Sau đây là cú pháp của nó

df = pandas.DataFrame.from_dict[data]

Theo mặc định, nó tạo một khung dữ liệu với các khóa của từ điển làm tên cột và các giá trị giống như mảng tương ứng của chúng làm giá trị cột. Thay vào đó, nếu bạn muốn các khóa từ điển là chỉ mục hàng, hãy chuyển

import pandas as pd

# dictionary storing the data
data = {
    "Name": ["Jim", "Dwight", "Angela", "Tobi"],
    "Age": [26, 28, 27, 32],
    "Department": ["Sales", "Sales", "Accounting", "Human Resources"]
}

# dataframe from dict
df = pd.DataFrame.from_dict[data]

# print the dataframe
print[df]

1 cho tham số

import pandas as pd

# dictionary storing the data
data = {
    "Name": ["Jim", "Dwight", "Angela", "Tobi"],
    "Age": [26, 28, 27, 32],
    "Department": ["Sales", "Sales", "Accounting", "Human Resources"]
}

# dataframe from dict
df = pd.DataFrame.from_dict[data]

# print the dataframe
print[df]

2 [theo mặc định là

import pandas as pd

# dictionary storing the data
data = {
    "Name": ["Jim", "Dwight", "Angela", "Tobi"],
    "Age": [26, 28, 27, 32],
    "Department": ["Sales", "Sales", "Accounting", "Human Resources"]
}

# dataframe from dict
df = pd.DataFrame.from_dict[data]

# print the dataframe
print[df]

3]

ví dụ

Hãy xem xét một số ví dụ để hiểu rõ hơn về cách sử dụng của nó –

1. Pandas dataframe từ dict với các phím dưới dạng cột

import pandas as pd

# dictionary storing the data
data = {
    "Name": ["Jim", "Dwight", "Angela", "Tobi"],
    "Age": [26, 28, 27, 32],
    "Department": ["Sales", "Sales", "Accounting", "Human Resources"]
}

# dataframe from dict
df = pd.DataFrame.from_dict[data]

# print the dataframe
print[df]

đầu ra

     Name  Age       Department
0     Jim   26            Sales
1  Dwight   28            Sales
2  Angela   27       Accounting
3    Tobi   32  Human Resources

Trong ví dụ trên, khung dữ liệu

import pandas as pd

# dictionary storing the data
data = {
    "Name": ["Jim", "Dwight", "Angela", "Tobi"],
    "Age": [26, 28, 27, 32],
    "Department": ["Sales", "Sales", "Accounting", "Human Resources"]
}

# dataframe from dict
df = pd.DataFrame.from_dict[data]

# print the dataframe
print[df]

4 được xây dựng từ từ điển

import pandas as pd

# dictionary storing the data
data = {
    "Name": ["Jim", "Dwight", "Angela", "Tobi"],
    "Age": [26, 28, 27, 32],
    "Department": ["Sales", "Sales", "Accounting", "Human Resources"]
}

# dataframe from dict
df = pd.DataFrame.from_dict[data]

# print the dataframe
print[df]

5. Và theo mặc định, các khóa của dict được coi là tên cột và giá trị của chúng là giá trị cột tương ứng theo hàm

import pandas as pd

# dictionary storing the data
data = {
    "Name": ["Jim", "Dwight", "Angela", "Tobi"],
    "Age": [26, 28, 27, 32],
    "Department": ["Sales", "Sales", "Accounting", "Human Resources"]
}

# dataframe from dict
df = pd.DataFrame.from_dict[data]

# print the dataframe
print[df]

6 của pandas dataframe

2. Khung dữ liệu gấu trúc từ dict với các khóa dưới dạng chỉ mục hàng

Tham số

import pandas as pd

# dictionary storing the data
data = {
    "Name": ["Jim", "Dwight", "Angela", "Tobi"],
    "Age": [26, 28, 27, 32],
    "Department": ["Sales", "Sales", "Accounting", "Human Resources"]
}

# dataframe from dict
df = pd.DataFrame.from_dict[data]

# print the dataframe
print[df]

2 báo cho hàm về hướng của dữ liệu. Phải mất

import pandas as pd

# dictionary storing the data
data = {
    "Name": ["Jim", "Dwight", "Angela", "Tobi"],
    "Age": [26, 28, 27, 32],
    "Department": ["Sales", "Sales", "Accounting", "Human Resources"]
}

# dataframe from dict
df = pd.DataFrame.from_dict[data]

# print the dataframe
print[df]

3 hoặc

import pandas as pd

# dictionary storing the data
data = {
    "Name": ["Jim", "Dwight", "Angela", "Tobi"],
    "Age": [26, 28, 27, 32],
    "Department": ["Sales", "Sales", "Accounting", "Human Resources"]
}

# dataframe from dict
df = pd.DataFrame.from_dict[data]

# print the dataframe
print[df]

1 và là

import pandas as pd

# dictionary storing the data
data = {
    "Name": ["Jim", "Dwight", "Angela", "Tobi"],
    "Age": [26, 28, 27, 32],
    "Department": ["Sales", "Sales", "Accounting", "Human Resources"]
}

# dataframe from dict
df = pd.DataFrame.from_dict[data]

# print the dataframe
print[df]

3 theo mặc định. Nếu các khóa trong từ điển của bạn đại diện cho các chỉ mục hàng thì hãy vượt qua

     Name  Age       Department
0     Jim   26            Sales
1  Dwight   28            Sales
2  Angela   27       Accounting
3    Tobi   32  Human Resources

1

df = pandas.DataFrame.from_dict[data]

5

đầu ra

df = pandas.DataFrame.from_dict[data]

6

Khung dữ liệu đã tạo có các khóa dưới dạng chỉ mục hàng

Bạn cũng có thể chuyển tên cột dưới dạng danh sách cho tham số

     Name  Age       Department
0     Jim   26            Sales
1  Dwight   28            Sales
2  Angela   27       Accounting
3    Tobi   32  Human Resources

2 khi tạo khung dữ liệu với

     Name  Age       Department
0     Jim   26            Sales
1  Dwight   28            Sales
2  Angela   27       Accounting
3    Tobi   32  Human Resources

1

df = pandas.DataFrame.from_dict[data]

9

đầu ra

import pandas as pd

# dictionary storing the data
data = {
    "Name": ["Jim", "Dwight", "Angela", "Tobi"],
    "Age": [26, 28, 27, 32],
    "Department": ["Sales", "Sales", "Accounting", "Human Resources"]
}

# dataframe from dict
df = pd.DataFrame.from_dict[data]

# print the dataframe
print[df]

0

Trong ví dụ trên, bạn có thể thấy rằng chúng ta có tên cột là

     Name  Age       Department
0     Jim   26            Sales
1  Dwight   28            Sales
2  Angela   27       Accounting
3    Tobi   32  Human Resources

4 và

     Name  Age       Department
0     Jim   26            Sales
1  Dwight   28            Sales
2  Angela   27       Accounting
3    Tobi   32  Human Resources

5 thay vì nhãn mặc định

Để biết thêm về hàm

import pandas as pd

# dictionary storing the data
data = {
    "Name": ["Jim", "Dwight", "Angela", "Tobi"],
    "Age": [26, 28, 27, 32],
    "Department": ["Sales", "Sales", "Accounting", "Human Resources"]
}

# dataframe from dict
df = pd.DataFrame.from_dict[data]

# print the dataframe
print[df]

3, hãy tham khảo tài liệu chính thức của nó

Với điều này, chúng ta đi đến phần cuối của hướng dẫn này. Các ví dụ về mã và kết quả được trình bày trong hướng dẫn này đã được triển khai trong Jupyter Notebook với python [phiên bản 3. 8. 3] kernel có gấu trúc phiên bản 1. 0. 5

Thông tin thêm về Pandas DataFrames -

• Pandas - Sắp xếp DataFrame
• Thay đổi thứ tự các cột của Pandas DataFrame
• Pandas DataFrame vào danh sách trong Python
• Pandas – Số lượng giá trị duy nhất trong mỗi cột
• Pandas - Thay thế các giá trị trong DataFrame
• Pandas – Lọc DataFrame cho nhiều điều kiện
• Pandas – Mẫu hàng ngẫu nhiên
• Pandas – Mẫu cột ngẫu nhiên
• Lưu Pandas DataFrame vào tệp CSV
• Pandas – Lưu DataFrame vào tệp Excel
• Tạo một khung dữ liệu Pandas từ từ điển
• Chuyển đổi khung dữ liệu Pandas thành từ điển
• Thả các bản sao từ Khung dữ liệu Pandas
• Concat DataFrames trong Pandas
• Nối hàng vào khung dữ liệu Pandas
• So sánh hai khung dữ liệu về sự bình đẳng trong Pandas
• Nhận tên cột dưới dạng danh sách trong Pandas DataFrame
• Chọn một hoặc nhiều cột trong Pandas
• Pandas – Đổi tên tên cột
• Pandas - Thả một hoặc nhiều Cột từ Khung dữ liệu
• Pandas - Lặp lại các hàng của một khung dữ liệu
• Làm cách nào để Đặt lại Chỉ mục của Khung dữ liệu Pandas?
• Đọc tệp CSV bằng Pandas – Với các ví dụ
• Áp dụng một chức năng cho một khung dữ liệu Pandas

Đăng ký nhận bản tin của chúng tôi để biết thêm thông tin hướng dẫn và hướng dẫn.
Chúng tôi không gửi thư rác và bạn có thể chọn không tham gia bất kỳ lúc nào.

Tác giả

• Piyush

  Piyush là một nhà khoa học dữ liệu đam mê sử dụng dữ liệu để hiểu mọi thứ tốt hơn và đưa ra quyết định sáng suốt. Trước đây, anh ấy từng là Nhà khoa học dữ liệu cho ZS và có bằng kỹ sư của IIT Roorkee. Sở thích của anh ấy bao gồm xem cricket, đọc sách và làm việc trong các dự án phụ

  Bạn có thể lưu trữ DataFrame trong từ điển không?

  Có thể chuyển đổi một DataFrame của gấu trúc thành một từ điển Python bằng cách sử dụng phương thức đối tượng DataFrame to_dict[] . Đầu ra có thể được chỉ định theo các hướng khác nhau bằng cách sử dụng tham số định hướng. Theo hướng từ điển, đối với mỗi cột của DataFrame, giá trị cột được liệt kê theo nhãn hàng trong từ điển.

  Bạn có thể thêm DataFrame vào từ điển Python không?

  Bạn có thể sử dụng df. to_dict[] để chuyển đổi DataFrame thành từ điển . Bạn có thể chọn các hướng khác dựa trên nhu cầu của bạn.

  DataFrame có thể là chìa khóa trong từ điển không?

  Khi DataFrame cần được chuyển đổi thành từ điển, tên cột đóng vai trò là khóa từ điển và chỉ mục hàng cũng như dữ liệu trong cột làm giá trị cho khóa tương ứng trong . Chúng tôi đã tạo khung dữ liệu cần thiết bằng pd. Phương thức DataFrame[]. . We have created the required dataframe using the pd. DataFrame[] method.

  Bạn có thể lưu trữ gì trong từ điển Python?

  Mọi thứ có thể được lưu trữ trong biến Python đều có thể được lưu trữ trong giá trị từ điển. Điều đó bao gồm các loại có thể thay đổi bao gồm danh sách và thậm chí cả chính tả - nghĩa là bạn có thể lồng các từ điển vào một từ điển khác. Ngược lại, các khóa phải có thể băm và không thay đổi - hàm băm đối tượng không được thay đổi sau khi được tính toán.