판다스 데이터프레임을 딕셔너리 리스트로 변환하기

다음과 같은 데이터프레임이 있습니다.

customer item1 item2 item3

1 apple milk tomato

2 water orange potato

3 juice mango chips

각 행마다 딕셔너리 목록으로 번역하고 싶습니다.

rows = [

{

'customer': 1,

'item1': 'apple',

'item2': 'milk',

'item3': 'tomato'

}, {

'customer': 2,

'item1':

'water',

'item2': 'orange',

'item3': 'potato'

}, {

'customer': 3,

'item1': 'juice',

'item2': 'mango',

'item3': 'chips'

}

]

답변 1

외부 전치 없이 출력을 얻으려면 df.to_dict('records')를 사용하십시오.

In [2]: df.to_dict('records')

Out[2]:

[{'customer': 1L, 'item1': 'apple', 'item2': 'milk', 'item3': 'tomato'},

{'customer': 2L, 'item1': 'water', 'item2': 'orange', 'item3': 'potato'},

{'customer': 3L, 'item1': 'juice', 'item2': 'mango', 'item3': 'chips'}]

답변 2

판다 데이터프레임은 데이터를 구조적으로 저장하고 분석하는 데 유용한 도구입니다. 이러한 데이터프레임을 사전의 리스트로 변환하는 방법을 알아보겠습니다.

판다 데이터프레임은 일반적으로 열과 행으로 구성되며, 각 열은 고유한 이름을 가지고 있습니다. 따라서 각 행은 사전의 형태로 저장할 수 있습니다. 이를 위해 판다의 to_dict() 메소드를 사용할 수 있습니다. 이 메소드는 'records'로 설정할 수 있는 인자를 가지며, 이를 통해 각 행이 사전의 형태로 반환됩니다. 또한, 열 이름도 키로 사용됩니다.

예를 들어, 다음과 같은 판다 데이터프레임이 있다고 가정해보겠습니다.

| Name | Age | Gender |

|-------|-----|--------|

| Alice | 25 | Female |

| Bob | 30 | Male |

| Cindy | 35 | Female |

이를 사전의 리스트로 변환하면 다음과 같습니다.

```

[

{'Name': 'Alice', 'Age': 25, 'Gender': 'Female'},

{'Name': 'Bob', 'Age': 30, 'Gender': 'Male'},

{'Name': 'Cindy', 'Age': 35, 'Gender': 'Female'}

]

```

이렇게 변환된 데이터는 다양한 용도로 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 다른 데이터 포맷으로 변환하거나, 데이터베이스나 API와 같은 다른 시스템과 상호작용할 때 사용할 수 있습니다.

판다 데이터프레임을 사전의 리스트로 변환하는 방법은 간단하면서도 유용합니다. 따라서 데이터 분석 작업에서 꼭 필요한 기술 중 하나입니다.