Python：熊猫：从数据框制作字典答案

【问题标题】：Python: Pandas: making a dictionary from dataframePython：熊猫：从数据框制作字典
【发布时间】：2017-01-13 00:26:41
【问题描述】：

我正在尝试将数据框转换为字典：

xtest_cat = xtest_cat.T.to_dict().values()

但它会发出警告：

警告：DataFrame 列不是唯一的，python 会省略某些列

我检查了数据框（xtest_cat）的列名：

len(list(xtest_cat.columns.values)) 
len(set(list(xtest_cat.columns.values)))

它们都是独一无二的。谁能帮我吗？

【问题讨论】：

您调用了转置，所以您的索引是唯一的吗？ xtest_cat.T 返回转置，使索引成为列
@EdChum。是的，我还通过以下方式进行了检查：print len(xtrain_test.ix[:,0]) print len(list(xtrain_test.ix[:,0])) print len(set(list(xtrain_test.ix[:,0])))
您需要通过print (xtest_cat.index.is_unique)检查索引的唯一性
@jezrael 我通过以下print len(xtrain_test.ix[:,0]) print len(list(xtrain_test.ix[:,0])) print len(set(list(xtrain_test.ix[:,0]))) 进行了检查。是一样的吗？
不是，因为它测试第一列，而不是索引。

标签： python pandas dictionary dataframe multiple-columns

【解决方案1】：

您可以使用reset_index 创建unique 索引：

xtest_cat = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],
                          'B':[4,5,6],
                          'C':[7,8,9]})

xtest_cat.index = [0,1,1]
print (xtest_cat)
   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
1  3  6  9

print (xtest_cat.index.is_unique)
False

xtest_cat.reset_index(drop=True, inplace=True)
print (xtest_cat)
   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

xtest_cat = xtest_cat.T.to_dict().values()
print (xtest_cat)
dict_values([{'B': 4, 'C': 7, 'A': 1}, {'B': 5, 'C': 8, 'A': 2}, {'B': 6, 'C': 9, 'A': 3}])

也可以省略T，添加参数orient='index'：

xtest_cat = xtest_cat.to_dict(orient='index').values()
print (xtest_cat)
dict_values([{'B': 4, 'C': 7, 'A': 1}, {'B': 5, 'C': 8, 'A': 2}, {'B': 6, 'C': 9, 'A': 3}])

orient='record' 更好：

xtest_cat = xtest_cat.to_dict(orient='records')
print (xtest_cat)
[{'B': 4, 'C': 7, 'A': 1}, {'B': 5, 'C': 8, 'A': 2}, {'B': 6, 'C': 9, 'A': 3}]

【讨论】：

xtest_cat = xtest_cat.to_dict('records') 怎么样？
是的，这样更好。
如果我的回答有帮助，别忘了accept。谢谢。