У меня есть следующий DataFrame:
customer item1 item2 item3 1 apple milk tomato 2 water orange potato 3 juice mango chips
который я хочу перевести в список словарей в строке
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'}]
Используйте df.T.to_dict().values(), как показано ниже:
In [1]: df
Out[1]:
customer item1 item2 item3
0 1 apple milk tomato
1 2 water orange potato
2 3 juice mango chips
In [2]: df.T.to_dict().values()
Out[2]:
[{'customer': 1.0, 'item1': 'apple', 'item2': 'milk', 'item3': 'tomato'},
{'customer': 2.0, 'item1': 'water', 'item2': 'orange', 'item3': 'potato'},
{'customer': 3.0, 'item1': 'juice', 'item2': 'mango', 'item3': 'chips'}]
Как говорит Джон Галт в своем ответе, вместо этого вы должны использовать df.to_dict('records'). Это быстрее, чем перенос вручную.
In [20]: timeit df.T.to_dict().values()
1000 loops, best of 3: 395 µs per loop
In [21]: timeit df.to_dict('records')
10000 loops, best of 3: 53 µs per loop
Использовать df.to_dict('records') - выводит результат без необходимости транспонирования снаружи.
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'}]
В качестве расширения для ответа Джона Галта -
Для следующего DataFrame
customer item1 item2 item3
0 1 apple milk tomato
1 2 water orange potato
2 3 juice mango chips
Если вы хотите получить список словарей, включая значения индекса, вы можете сделать что-то вроде
df.to_dict('index')
Выводит словарь словарей, где ключи родительского словаря являются значениями индекса. В этом конкретном случае
{0: {'customer': 1, 'item1': 'apple', 'item2': 'milk', 'item3': 'tomato'},
1: {'customer': 2, 'item1': 'water', 'item2': 'orange', 'item3': 'potato'},
2: {'customer': 3, 'item1': 'juice', 'item2': 'mango', 'item3': 'chips'}}