如何以特定方式转换我的数据框？ [关闭]答案

【问题标题】：How to transform my dataframe in specific way? [closed]如何以特定方式转换我的数据框？ [关闭]
【发布时间】：2021-04-02 12:56:09
【问题描述】：

我有一个数据框，每列包含所有二进制值：

col1    col2   col3  
1         0      1
1         0      1
1         1      1
0         0      0
1         0      0

我想将每一行转换为以列名作为键、值作为值的集合。所以想要的结果必须是这样的：

[{'col1:1', 'col2:0', 'col3:1'},
{'col1:1', 'col2:0', 'col3:1'},
{'col1:1', 'col2:1', 'col3:1'},
{'col1:0', 'col2:0', 'col3:0'},
{'col1:1', 'col2:0', 'col3:0'}]

我该怎么做？

【问题讨论】：

df.to_dict('records') ?
@DaniMesejo 不，它会给出 [{'col1':1, 'col2':0, 'col3':1},.....
有什么区别？
我需要 [{'col1:1', 'col2:0', 'col3:1'},.... 值在撇号中
@ALollz 是的。我编辑了问题，它的集合

标签： python python-3.x pandas dataframe dictionary

【解决方案1】：

只要做：

res = [{f'{k}:{v}' for k, v in d.items()} for d in df.to_dict('records')]
print(res)

输出

[{'col1:1', 'col3:1', 'col2:0'}, {'col1:1', 'col3:1', 'col2:0'}, {'col1:1', 'col3:1', 'col2:1'}, {'col2:0', 'col1:0', 'col3:0'}, {'col1:1', 'col2:0', 'col3:0'}]

【讨论】：

【解决方案2】：

如果你想坚持使用 pandas，你可以radd 字符串然后应用 set。（由于应用，可能会矫枉过正和缓慢）

df.astype(str).radd(':').radd(df.columns).apply(set, axis=1).tolist()
[{'col1:1', 'col2:0', 'col3:1'},
 {'col1:1', 'col2:0', 'col3:1'},
 {'col1:1', 'col2:1', 'col3:1'},
 {'col1:0', 'col2:0', 'col3:0'},
 {'col1:1', 'col2:0', 'col3:0'}]

【讨论】：