【问题标题】：How to make a list of dictionaries from a pandas DataFrame?如何从 pandas DataFrame 制作字典列表？
【发布时间】：2019-04-14 01:31:37
【问题描述】：

我希望尝试建立一个包含特定词典的列表。我希望结构类似于以下内容：

[{'label': 'Abdelnaby, Alaa', 'value': '76001'},
{'label': 'Abdul-Aziz, Zaid', 'value': '76002'},
{'label': 'Abdul-Jabbar, Kareem', 'value': '76003'}]

目前，我从中提取的数据位于 pandas 数据框中。下面的例子...

PlayerID    Name     Current Player First Season    Last Season
76001   Abdelnaby, Alaa       0     1990            1994
76002   Abdul-Aziz, Zaid      0     1968            1977
76003   Abdul-Jabbar, Kareem  0     1969            1988
51      Abdul-Rauf, Mahmoud   0     1990            2000
1505    Abdul-Wahad, Tariq    0     1997            2003

请让我知道这是否足够。非常感谢您的帮助！

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas dataframe

【解决方案1】：

选择您的列，重命名它们并使用orient='records' 调用to_dict 以获取字典列表，

(df.reindex(['Name', 'PlayerID'], axis=1)
   .set_axis(['label', 'value'], axis=1, inplace=False)
   .to_dict('r'))    

# [{'label': 'Abdelnaby, Alaa', 'value': 76001},
#  {'label': 'Abdul-Aziz, Zaid', 'value': 76002},
#  {'label': 'Abdul-Jabbar, Kareem', 'value': 76003},
#  {'label': 'Abdul-Rauf, Mahmoud', 'value': 51},
#  {'label': 'Abdul-Wahad, Tariq', 'value': 1505}]

您可以通过将.to_dict('r') 更改为.to_json(orient='records') 来输出JSON。

如果性能很重要，这里有一个带有列表理解构造的优化解决方案。

[dict(zip(('label', 'value'), r)) for r in df[['Name', 'PlayerID']].values]

# [{'label': 'Abdelnaby, Alaa', 'value': 76001},
#  {'label': 'Abdul-Aziz, Zaid', 'value': 76002},
#  {'label': 'Abdul-Jabbar, Kareem', 'value': 76003},
#  {'label': 'Abdul-Rauf, Mahmoud', 'value': 51},
#  {'label': 'Abdul-Wahad, Tariq', 'value': 1505}]

【讨论】：

相反，如果你想将这些dicts列表转换回DataFrame，你可以查看here的方法。
只是好奇，为什么要使用 .reindex(axis =1)，而不是仅仅使用 [[ ]] 并选择列？
@BenPap 方法一路链接！
@coldspeed 我猜在这种情况下字典理解可能会快一点。

【解决方案2】：

如果速度是问题，我们可以使用 dict comp：

myjson = [{'label': name, 'value': pid} for pid,name in zip(df['PlayerID'], df['Name'])]

给予：

[{'label': 'Abdelnaby, Alaa', 'value': 76001},
 {'label': 'Abdul-Aziz, Zaid', 'value': 76002},
 {'label': 'Abdul-Jabbar, Kareem', 'value': 76003},
 {'label': 'Abdul-Rauf, Mahmoud', 'value': 51},
 {'label': 'Abdul-Wahad, Tariq', 'value': 1505}]

另外，如果你想把数据写成json：

import json
with open('myjson.json','w') as fo:
    json.dump(myjson,fo,indent=4)

速度对比

%%timeit
myjson = [{'label': name, 'value': pid} for pid,name in zip(df['PlayerID'].values, df['Name'].values)]

5.9 µs ± 125 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)



%%timeit
myjson = (df.reindex(['Name', 'PlayerID'], axis=1)
   .set_axis(['label', 'value'], axis=1, inplace=False)
   .to_dict('record')
)
756 µs ± 24.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

【讨论】：

【解决方案3】：

玩家ID 姓名当前玩家第一赛季上赛季 76001 阿卜杜勒纳比，阿拉巴 0 1990 1994 76002 阿卜杜勒-阿齐兹，扎伊德 0 1968 1977 76003 阿卜杜勒-贾巴尔，卡里姆 0 1969 1988 51 Abdul-Rauf, Mahmoud 0 1990 2000 1505 Abdul-Wahad, 塔里克 0 1997 2003

#You already have a data frame 
dataframe="your data frame"
#us iloc 
values=dataframe.iloc[:,0]# u have all rows n 0th col
label=dataframe.iloc[:,1] #u have all rows n 1st col
dic={}

    for i,val in values:
         dic[val]=lable[i]

#hope the logic is clear.

【讨论】：