'Dalam Python, struktur data yang dipanggil kamus digunakan untuk menyimpan maklumat sebagai pasangan nilai kunci. Objek kamus dioptimumkan untuk mengekstrak data/nilai apabila kunci atau kunci diketahui. Perlu diingat bahawa kamus mungkin mengandungi kunci pendua. Untuk mencari nilai dengan cekap menggunakan indeks yang berkaitan, kami boleh menukar siri panda atau bingkai data dengan indeks yang berkaitan kepada objek kamus dengan pasangan nilai kunci 'indeks: nilai'. Untuk mencapai tugas ini, kaedah 'to_dict()' boleh digunakan. Fungsi ini ialah fungsi terbina dalam yang terdapat dalam kelas Siri modul panda. Bingkai data ditukar menjadi kamus data seperti senarai python bagi siri menggunakan kaedah pandas.to_dict(), bergantung pada nilai parameter orient yang ditentukan.”
Bagaimana Menukar Panda Menjadi Kamus Python?
Terdapat pelbagai kaedah untuk menukar panda kepada kamus. Walau bagaimanapun, untuk mengubah kerangka data Pandas menjadi kamus Python, kami akan menggunakan kaedah to_dict() dalam Pandas. Kita boleh mengorientasikan pasangan nilai kunci kamus yang dikembalikan dalam pelbagai cara menggunakan fungsi to_dict() . Sintaks fungsi adalah seperti berikut:
Sintaks
panda.to_dict ( timur = 'dikt', ke dalam = )
Parameter
orient: Jenis data untuk menukar lajur (siri ke dalam) ditentukan oleh nilai rentetan ('dikt', 'senarai', 'rekod', 'indeks', 'siri', 'berpecah'). Sebagai contoh, kata kunci 'senarai' akan memberikan kamus python objek senarai dengan kekunci 'Nama lajur' dan 'Senarai' (siri ditukar) sebagai output.
ke dalam: kelas, boleh diluluskan sebagai contoh atau kelas sebenar. Sebagai contoh, contoh kelas boleh diluluskan dalam kes dict lalai. Nilai lalai parameter ialah dict.
Jenis pemulangan: Kamus ditukar daripada bingkai data atau siri.
Contoh # 01: Menukar Bingkai Data Pandas Menjadi Kamus
Menggunakan tuple senarai dalam fungsi pd.DataFrame(), kami akan mencipta kerangka data asas dengan beberapa lajur dan baris supaya kami kemudian boleh menukarnya menjadi kamus python.
Kami telah mencipta kerangka data kami dengan menghantar senarai di dalam fungsi pd.DataFrame(). Dalam rangka data di atas, kami mempunyai tiga lajur 'syarikat', 'jualan' dan 'hasil'. Dalam syarikat lajur, kami telah menyimpan nama syarikat rawak sebagai (“A&B”, “Max_tech”, “XT”, “MJ”, “Quanto”, “Mini_X”, “Zomo”, “AU”, “HL” , “ZMX”, “Earny”), lajur “jualan” mewakili jualan setiap syarikat sebagai (“217”, “200”, “199”, “150”, “210”, “216”, “185 ”, “189”, “202”, “159”, “205”) dan lajur “hasil” menyimpan nilai yang mewakili hasil setiap syarikat berbanding jualan masing-masing (340000 320000 300000 270000 315000 325000 3250 00 5 0 0 0 2 50 00 5 0 0 0 1 305000). Sekarang kami akan menukar bingkai data 'df' kami kepada kamus python.
Dengan menggunakan kaedah to_dict() pada bingkai data df, kami telah menukar bingkai data panda kepada kamus.
Contoh # 02: Menukar Bingkai Data Pandas Dicipta Daripada Fail CSV Menjadi Kamus
Dalam contoh # 1, kami mencipta kerangka data menggunakan tupel di dalam senarai. Sekarang kami akan mencipta bingkai data dengan bantuan fail CSV, dan kemudian kami akan menukarnya menjadi kamus menggunakan fungsi to_dict().
Untuk membaca fail sebagai kerangka data, kami telah menggunakan fungsi pd.read_csv(). Dalam bingkai data di atas, kami mempunyai dua lajur (Nama dan Markah) dan tujuh belas baris (dari 0 hingga 16). Sekarang kita akan menggunakan kaedah to_dict().
Fungsi ini telah menukar bingkai data kami 'df' menjadi kamus python.
Contoh # 03: Tukar Bingkai Data Panda kepada Kamus yang Mengandungi Senarai Nilai
Dalam contoh terdahulu, kami telah menukar panda menjadi kamus python yang mengandungi berbilang kamus. Apabila menukar bingkai data kepada objek kamus, label lajur harus berfungsi sebagai kunci kamus dan semua data atau nilai lajur harus ditambahkan pada kamus yang terhasil sebagai senarai nilai untuk setiap kunci.
Kami telah mencipta bingkai data yang mempunyai tiga lajur 'nama', 'negara' dan 'umur'. Dalam lajur 'nama', kami telah menyimpan nilai data ('Anna', 'Marty', 'Carl', 'Mary', 'Cleb', 'Ali', 'Alexa', 'Becky', 'Ryan') . Manakala lajur lain negara dan umur adalah nilai yang kukuh sebagai (“AS”, “England”, “USA”, “Perancis”, “Rusia”, “Rusia”, “Perancis”, “England”, “AS”) dan ( 34, 32, 30, 27, 31, 33, 35, 25, 30) masing-masing. Kami akan mencipta kamus yang mengandungi senarai menggunakan parameter 'senarai' dalam kaedah to_dict().
Dengan menggunakan parameter senarai sebagai hujah di dalam fungsi to_list(), kami telah menghasilkan kamus yang mengandungi berbilang senarai.
Contoh # 03: Tukar Bingkai Data Panda kepada Kamus yang Mengandungi Siri Nilai
Apabila DataFrame perlu diubah menjadi kamus, nama lajur berfungsi sebagai kunci kamus dan indeks baris dan data dalam lajur sebagai nilai untuk kunci yang sepadan dalam kamus.
Kami telah mencipta kerangka data yang diperlukan menggunakan kaedah pd.DataFrame(). Dalam bingkai data yang dibuat baru-baru ini, kami mempunyai dua lajur. Lajur nama menyimpan nilai data sebagai rentetan (“Kim”, “Morris”, “Casper”, “Milli”, “Dave”, “Will”, “Billy”), manakala lajur markah terdiri daripada data berangka sebagai ( 8, 9, 6, 7, 10, 7, 8). Kami akan menggunakan parameter 'siri' sebagai rentetan di dalam fungsi to_dict().
Contoh # 04: Tukar Bingkai Data Panda kepada Kamus Tanpa Indeks dan Pengepala
Parameter 'split' fungsi to_dict() boleh digunakan untuk mengekstrak data daripada DataFrame tanpa pengepala lajur atau apabila kita perlu mengalih keluar pengepala dan indeks baris daripada data. Label lajur, indeks baris dan data sebenar dibahagikan kepada tiga komponen menggunakan parameter ini. Mari buat bingkai data, supaya kita boleh membahagikannya kepada tiga bahagian sambil menukarnya ke dalam kamus.
Kami telah mencipta dua lajur dengan label 'nama' dan 'umur' yang mengandungi nilai ('Dave', 'Morris', 'Billy', 'Milli', 'Kim', 'Will', 'Casper') dan (19, 19 , 25, 21, 19, 21, 23) masing-masing. Mari tukarkannya kepada kamus python.
Menggunakan 'data' utama, kita boleh mendapatkan semula data daripada kamus terhasil tanpa indeks atau pengepala.
Contoh # 05: Tukar Bingkai Data Panda kepada Kamus mengikut Indeks Baris dan Baris
Parameter 'rekod' boleh digunakan dalam fungsi to_dict() untuk menyimpan data setiap baris bingkai data dalam berbilang objek kamus yang berbeza di dalam senarai atau apabila data mengikut baris diperlukan. Senarai yang mengandungi objek kamus akan dikembalikan. Kamus dengan label lajur sebagai kunci dan data lajur sebagai nilai untuk setiap baris.
Kami telah mencipta kerangka data dengan lajur 'nama' dan 'gaji'. Lajur 'nama' mengandungi nilai data ('Leo', 'Haris', 'Wanda', 'Mike', 'Kelly', 'Adam', 'Jack'), dan lajur gaji menyimpan nilai (12000, 12500 , 14000, 11000, 12000, 13000, 12500). Sekarang mari kita buat senarai dengan berbilang kamus python yang mengandungi data setiap baris.
Parameter indeks juga boleh digunakan untuk menukar data setiap baris daripada bingkai data kepada kamus. Senarai yang mengandungi item kamus akan dikembalikan. Setiap baris menjana kamus. Di mana indeks baris akan menjadi kunci dan nilainya akan menjadi kamus data dan label lajur.
Kesimpulan
Dalam tutorial ini, kami telah membincangkan bagaimana kami boleh menukar bingkai data atau objek panda kepada kamus python. Kami telah melihat sintaks fungsi to_dict() untuk memahami parameter fungsi ini dan cara anda boleh mengubah suai output fungsi dengan menentukan fungsi dengan parameter yang berbeza. Dalam contoh tutorial ini, kami telah menggunakan kaedah to_dict() , fungsi panda terbina, untuk menukar objek panda kepada kamus python.