अजगर पंडों डेटाफ्रेम स्तंभों को प्रमुख कुंजी और मूल्य में परिवर्तित करते हैं

Question

मेरे पास कई स्तंभों के साथ एक पांडा डेटा फ्रेम है और मैं दो स्तंभों से एक तानाशाही का निर्माण करना चाहूंगा: एक तानाशाह की कुंजी के रूप में और दूसरा तानाशाह के मूल्यों के रूप में। मैं उसे कैसे कर सकता हूँ?

डेटा ढांचा:

           area  count
co tp
DE Lake      10      7
Forest       20      5
FR Lake      30      2
Forest       40      3

मुझे क्षेत्र को कुंजी के रूप में परिभाषित करने की आवश्यकता है, तानाशाही में मूल्य की गणना करें पहले ही, आपका बहुत धन्यवाद।

Answer 1

अगर lakesआपका है DataFrame, तो आप कुछ ऐसा कर सकते हैं

area_dict = dict(zip(lakes.area, lakes.count))

Comments

संस्करण में 0.17.1 त्रुटि मिलती है:TypeError: zip argument #2 must support iteration

— jezrael

समाधान:area_dict = dict(zip(lakes['area'], lakes['count']))

— jezrael

इस सवाल पर अन्य जवाब stackoverflow.com/questions/18695605/…

— बेन फुल्टन

क्या होगा यदि आप शब्दकोश मूल्यों में एक से अधिक कॉलम चाहते हैं? मैं कुछ ऐसा सोच रहा हूं area_dict = dict(zip(lakes.area, (lakes.count, lakes.other_column)))। आप इसे कैसे करेंगे?

— जेसी मार्क्स ने

यदि दूसरे तर्क में कई मान हैं, तो यह काम नहीं करेगा।

— pnv

Answer 2

पांडा के साथ यह किया जा सकता है:

यदि झीलों अपने DataFrame है:

area_dict = lakes.to_dict('records')

Comments

दिए गए उदाहरण में कोई 'रिकॉर्ड' कॉलम नहीं है। इसके अलावा ऐसे मामले में सूचकांक प्रमुख होगा, जो हम नहीं चाहते हैं।

— माइकल डी

@ मिचेल्ड 'रिकॉर्ड' एक कॉलम नहीं है। यह तर्क का एक विकल्प है orient।

— झेंग लियू

यह वास्तव में निम्नलिखित प्रारूप में शब्दकोशों की एक सूची का उत्पादन करेगा: [{'क्षेत्र': 10, 'गिनती': 7}, {'क्षेत्र': 20, 'गिनती': 5} ...] एक कुंजी के बजाय- > मूल्य तानाशाही।

— रोई बहूमी 12

Answer 3

यदि आप पंडों के साथ खेलना चाहते हैं तो आप यह भी कर सकते हैं। हालांकि, मुझे पंचांग का तरीका पसंद है।

# replicating your dataframe
lake = pd.DataFrame({'co tp': ['DE Lake', 'Forest', 'FR Lake', 'Forest'], 
                 'area': [10, 20, 30, 40], 
                 'count': [7, 5, 2, 3]})
lake.set_index('co tp', inplace=True)

# to get key value using pandas
area_dict = lake.set_index('area').T.to_dict('records')[0]
print(area_dict)

output: {10: 7, 20: 5, 30: 2, 40: 3}