DataFrame.to_dict(orient='dict')
>>> df = pd.DataFrame({'name':[1,2,3],"class":[11,22,33],"price":[111,222,333]})
>>> df
class name price
0 11 1 111
1 22 2 222
2 33 3 333
orient:str{'dict','list','series','spilt','records','index'} Determines the type of the values of the dictionary.
dict (default) : dict like {column -> {index -> value}}
>>> df.to_dict(orient="dict")
{'class': {0: 11, 1: 22, 2: 33}, 'name': {0: 1, 1: 2, 2: 3}, 'price': {0: 111, 1: 222, 2: 333}}
list : dict like {column -> [values]}
>>> df.to_dict(orient="list")
{'class': [11, 22, 33], 'name': [1, 2, 3], 'price': [111, 222, 333]}
1
2
series : dict like {column -> Series(values)}
>>> df.to_dict(orient="series")
{'class': 0 11
1 22
2 33
Name: class, dtype: int64, 'name': 0 1
1 2
2 3
Name: name, dtype: int64, 'price': 0 111
1 222
2 333
Name: price, dtype: int64}
split : dict like {index -> [index], columns -> [columns], data -> [values]}
>>> df.to_dict(orient="split")
{'index': [0, 1, 2], 'columns': ['class', 'name', 'price'], 'data': [[11, 1, 111], [22, 2, 222], [33, 3, 333]]}
records : list like [{column -> value}, … , {column -> value}]
>>> df.to_dict(orient="records")
[{'class': 11, 'name': 1, 'price': 111}, {'class': 22, 'name': 2, 'price': 222}, {'class': 33, 'name': 3, 'price': 333}]
index : dict like {index -> {column -> value}}
>>> df.to_dict(orient="index")
{0: {'class': 11, 'name': 1, 'price': 111}, 1: {'class': 22, 'name': 2, 'price': 222}, 2: {'class': 33, 'name': 3, 'price': 333}}
>>>
DataFrame.to_dict(orient='dict') 将DataFrame格式的数据转化成字典形式 参数:当然参数orient可以是字符串{'dict', 'list', 'series', 'split', 'records', 'index'}中的任意一种来决定字典中值的类型 字典dict(默认):类似于{列:{索引:值}}这样格式的字典 列表list:类似于{列:[值]}这种形式的字典 序列series:类似于{列:序列(值)}这种形式的字典 分解split:类似于{索引:[索引],列:[列],数据:[值]}这种形式的字典 记录records:类似于[{列:值},...,{列:值}]这种形式的列表 索引index:类似于{索引:{列:值}}这种形式的字典 在新版本0.17.0中,允许缩写,s表示序列,sp表示分裂 返回:结果:像{列:{索引:值}}这种形式的字典