pandas写入字典，或者pandas以各种格式输出数据

dair6

已于 2023-04-26 10:25:43 修改

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分类专栏： python相关问题文章标签： python 数据挖掘

于 2022-02-16 11:45:14 首次发布

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这篇博客介绍了如何在Python中使用Pandas库将字典列表转换为DataFrame，并将DataFrame的数据转换回字典列表。首先，展示了如何通过直接构造或指定列名创建DataFrame。接着，演示了两种将DataFrame数据转换为字典的方法：一种按索引创建字典，另一种按字段名创建字典。

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1.将字典列表写入到pandas

import pandas as pd

rows = [{'buyer_percent': '23.2%', 'tier_city': '1'}, {'buyer_percent': '18.54%', 'tier_city': '2'}]
df = pd.DataFrame(rows)
print(df)

或者

import pandas as pd

rows = [{'buyer_percent': '23.2%', 'tier_city': '1'}, {'buyer_percent': '18.54%', 'tier_city': '2'}]
df = pd.DataFrame(rows,columns=['tier_city','buyer_percent'])
print(df)

需要注意的是，columns中的字段名，必须要和rows中键相同，否则df的字段为空

2.将pandas的数据转化为字典列表

import pandas as pd

rows = [{'buyer_percent': '23.2%', 'tier_city': '1'}, {'buyer_percent': '18.54%', 'tier_city': '2'}]
df = pd.DataFrame(rows,columns=['tier_city','buyer_percent'])

使用to_dict转换成字典

（1）orient = ’index' 根据索引创建字典

df.to_dict(orient = 'index')

（2）orient = 'records' 根据字段名创建字典

df.to_dict(orient = 'records')

import pandas as pd

# 设置每列宽度
pd.set_option('max_colwidth', 20)
# 显示所有列
pd.set_option('display.max_columns', None)
# 显示所有行
pd.set_option('display.max_rows', None)
# 不换行
pd.set_option('expand_frame_repr', False)