pandas -- 如何将Series转换为字典

Question

现在我有这个系列：

us    2
br    1
be    3
dtype: int64

我该如何获取以下列表：

[ { "country": "us", "value": 2},
  { "country": "br", "value": 1},
  { "country": "be", "value": 3}
]

谢谢

- xingyuan jiang

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从技术角度来看，如何将一个Series转换为一个字典列表。 - Alexander

Answer 1

首先创建一个DataFrame，然后使用DataFrame.to_dict：

print (s.rename_axis('country').reset_index(name='value').to_dict('records'))
[{'value': 2, 'country': 'us'}, {'value': 1, 'country': 'br'}, {'value': 3, 'country': 'be'}]

DataFrame 通过构造函数创建：

print (pd.DataFrame({'country':s.index, 'value':s.values}).to_dict('records'))
[{'value': 2, 'country': 'us'}, {'value': 1, 'country': 'br'}, {'value': 3, 'country': 'be'}]

使用 列表推导式 的另一种解决方案：

d = [dict(country=x[0], value=x[1]) for x in s.items()]
print (d)
[{'value': 2, 'country': 'us'}, {'value': 1, 'country': 'br'}, {'value': 3, 'country': 'be'}]

这是从piRSquared删除的回答中提取的类似解决方案，使用了Series.items：

d = [dict(country=k, value=v) for k, v in s.items()]

- jezrael

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在推导式中不需要使用 to_dict。当在字典上下文中调用时，Series 将像一个字典一样运作。 - piRSquared