如何将数据框的每一行传递到一个数组中

Question

如何在字段数组中添加数据帧行 就像我有我的数据帧。

import pandas as pd
inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2':120}]
df = pd.DataFrame(inp)
print df

输出：

   c1   c2
0  10  100
1  11  110
2  12  120

所以我想要像这样的东西：

{
  "fields": {
        "c1": 10,
        "c2": 100,
   }
},
{
  "fields": {
        "c1": 11,
        "c2": 110,
   }
},
{
  "fields": {
        "c1": 12,
        "c2": 120,
   }
}

我该如何做呢？

- Ekane 3

Answer 1

您可以进行以下操作：

a = df.transpose().to_dict()
a
>>> {0: {'c1': 10, 'c2': 100}, 1: {'c1': 11, 'c2': 110}, 2: {'c1': 12, 'c2': 120}}
res = [{'fields': a[i]} for i in a]
res
>>> [{'fields': {'c1': 10, 'c2': 100}}, {'fields': {'c1': 11, 'c2': 110}}, {'fields': {'c1': 12, 'c2': 120}}]

正如@anky所指出的那样，将a = df.to_dict('index')这样定义a也可以起作用，不确定哪种方法更具计算效率。

- user15270287

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这个方法将我的日期列更改为时间戳。从2020-01-03到Timestamp('2020-01-03 00:00:00')，我该如何修复它？ - Ekane 3

https://dev59.com/BFsW5IYBdhLWcg3w-rMA - user15270287

Answer 2

您可以尝试使用 df.to_dict，并将orient设置为records。

out = df.to_dict(orient='records')
# [{'c1': 10, 'c2': 100}, {'c1': 11, 'c2': 110}, {'c1': 12, 'c2': 120}]
out = [{'fields': val} for val in out]

[{'fields': {'c1': 10, 'c2': 100}},
 {'fields': {'c1': 11, 'c2': 110}},
 {'fields': {'c1': 12, 'c2': 120}}]

- Ch3steR

Answer 3

尝试使用df.to_dict连锁

d = [{'field' : x} for x in df.to_dict('records')]
Out[167]: 
[{'field': {'c1': 10, 'c2': 100}},
 {'field': {'c1': 11, 'c2': 110}},
 {'field': {'c1': 12, 'c2': 120}}]

- BENY

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我猜在下一个版本中，使用缩写将被弃用。可能需要提到，在更新的版本中，它可能会引发“异常”，最新版本会抛出“FutureWarning”。在旧版本中运行得很好。 - Ch3steR

谢谢BENY，但是像Ch3steR所说的那样，'r'参数已经被弃用了。所以我把'r'改成了'records'，现在它完美地工作了。谢谢。 - Ekane 3

Answer 4

Pandas内置的方法to_dict()允许将数据框转换为序列化记录列表。您所需的输出需要对这些记录进行转换：

# Get each row as a record
records = df.to_dict(orient='records')
# [{'c1': 10, 'c2': 100}, {'c1': 11, 'c2': 110}, {'c1': 12, 'c2': 120}]

# Transform each row
records = [{'fields':x} for x in records]
# [{'fields': {'c1': 10, 'c2': 100}},
# {'fields': {'c1': 11, 'c2': 110}},
# {'fields': {'c1': 12, 'c2': 120}}]

- Yaakov Bressler