首页 > 其他分享 >将dataframe两列转为字典

将dataframe两列转为字典

时间:2023-08-10 14:55:43浏览次数:35  
标签:name age dataframe 两列 转为 字典

将dataframe两列转为字典

import pandas as pd
a = ['Mary','Sellina','Zaca']
b = [26,28,27]
data = {'name':a,'age':b}
df = pd.DataFrame(data)

将两列转为字典
name_age_dict = df.set_index(['name'])['age'].to_dict()

结果显示:
{'Mary': 26, 'Sellina': 28, 'Zaca': 27}

标签:name,age,dataframe,两列,转为,字典
From: https://www.cnblogs.com/bonne-chance/p/17620321.html

相关文章

  • 字典
    字典是C#中的一种数据结构,用于存储键值对Dictionary<key,value>,key为键,value为值。字典中的键必须唯一,但值可以重复。1.创建字典Dictionary<string,int>dict=newDictionary<string,int>(); 2.添加字典dic.Add("11",1);//第一种写法dic["22"]=1;//第二种写法3......
  • Pandas学习挑战第三关-数据结构DataFrame
    Pandas数据结构-DataFrameDataFrame是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型值)。DataFrame既有行索引也有列索引,它可以被看做由Series组成的字典(共同用一个索引)。DataFrame构造方法如下:pandas.DataFrame(data,index,column......
  • DataFrame 指定某列的格式
    importpandasaspd#创建示例DataFramedata={'Name':['Alice','Bob','Charlie'],'Age':[25.0,30.0,35.0]#注意:这里的年龄列是浮点数类型}df=pd.DataFrame(data)#将'Age'列的数据类型设置为整数df['......
  • DataFrame 按行转json数据
    importpandasaspd#创建示例DataFramedata={'Name':['Alice','Bob','Charlie'],'Age':[25,30,35],'Occupation':['Engineer','Teacher','Doctor']......
  • DataFrame排序,单列排序,多列排序
    importpandasaspd#创建示例DataFramedata={'Name':['Alice','Bob','Charlie'],'Age':[30,25,35],'Salary':[50000,60000,45000]}df=pd.DataFrame(data)#按照'Age'......
  • DataFrame 保留前几列和后几列
    importpandasaspddata={'Name':['Alice','Bob','Charlie'],'Age':[25,30,35],'Salary':[50000,60000,45000],'Location':['NY','CA',�......
  • DataFrame 存为带格式的excel文件
    importpandasaspddata={'Name':['Alice','Bob','Charlie'],'Age':[25,30,35],'Salary':[50000,60000,45000],'Location':['NY','CA',�......
  • 根据DataFrame A列的值筛选DataFrame B中的数据
    importpandasaspd#创建示例DataFrameAdataA={'ID':[1,2,3,4],'Category':['A','B','A','C']}dfA=pd.DataFrame(dataA)#创建示例DataFrameBdataB={'ID':[1,2,3,4]......
  • DataFrame 计数value_counts 后转成df
    importpandasaspd#创建示例DataFramedata={'Category':['A','B','A','C','A','B','C','A','B']}df=pd.DataFrame(data)#使用value_counts()方法对&......
  • merge连接两个DataFrame
    importpandasaspd#创建左边的示例DataFramedata1={'ID':[1,2,3,4],'Name':['Alice','Bob','Charlie','John']}df1=pd.DataFrame(data1)df1.set_index('ID',inplace=True)......