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  • 函数基本语法DataFrame.to_dict (self, orient='dict', into=) --- 官方文档函数种只需要填写一个参数:orient 即可 ,但对于写入orient的不同,字典的构造方式也不同,官网一共给出了6种,并且其中一种是列表类型:...

    to_dict() 函数基本语法DataFrame.to_dict (self, orient='dict', into=) --- 官方文档

    函数种只需要填写一个参数:orient 即可 ,但对于写入orient的不同,字典的构造方式也不同,官网一共给出了6种,并且其中一种是列表类型:orient ='dict',是函数默认的,转化后的字典形式:{column(列名) : {index(行名) : value(值) )}};

    orient ='list' ,转化后的字典形式:{column(列名) :{[ values ](值)}};

    orient ='series' ,转化后的字典形式:{column(列名) : Series (values) (值)};

    orient ='split' ,转化后的字典形式:{'index' : [index],‘columns' :[columns],’data‘ : [values]};

    orient ='records' ,转化后是 list形式:[{column(列名) : value(值)}......{column:value}];

    orient ='index' ,转化后的字典形式:{index(值) : {column(列名) : value(值)}};

    备注:

    1,上面中 value 代表数据表中的值,column表示列名,index 表示行名,如下图所示:

    2,{ }表示字典数据类型,字典中的数据是以 {key : value} 的形式显示,是键名和键值一一对应形成的。

    2,关于6种构造方式进行代码实例

    六种构造方式所处理 DataFrame 数据是统一的,如下:

    >>> import pandas as pd

    >>> df =pd.DataFrame({'col_1':[1,2],'col_2':[0.5,0.75]},index =['row1','row2'])

    >>> df

    col_1 col_2

    row1 1 0.50

    row2 2 0.75

    2.1,orient ='dict' — {column(列名) : {index(行名) : value(值) )}}

    to_dict('list') 时,构造好的字典形式:{第一列的列名:{第一行的行名:value值,第二行行名,value值},....};

    >>> df

    col_1 col_2

    row1 1 0.50

    row2 2 0.75

    >>> df.to_dict('dict')

    {'col_1': {'row1': 1, 'row2': 2}, 'col_2': {'row1': 0.5, 'row2': 0.75}}

    orient = 'dict 可以很方面得到 在某一列对应的行名与各值之间的字典数据类型,例如在源数据上面我想得到在col_1这一列行名与各值之间的字典,直接在生成字典查询列名为col_1:

    >>> df

    col_1 col_2

    row1 1 0.50

    row2 2 0.75

    >>> df.to_dict('dict')['col_1']

    {'row1': 1, 'row2': 2}

    2.2,orient ='list' — {column(列名) :{[ values ](值)}};

    生成字典中 key为各列名,value为各列对应值的列表

    >>> df

    col_1 col_2

    row1 1 0.50

    row2 2 0.75

    >>> df.to_dict('list')

    {'col_1': [1, 2], 'col_2': [0.5, 0.75]}

    orient = 'list' 时,可以很方面得到 在某一列 各值所生成的列表集合,例如我想得到col_2 对应值得列表:

    >>> df

    col_1 col_2

    row1 1 0.50

    row2 2 0.75

    >>> df.to_dict('list')['col_2']

    [0.5, 0.75]

    2.3,orient ='series' — {column(列名) : Series (values) (值)};

    orient ='series' 与 orient = 'list' 唯一区别就是,这里的 value 是 Series数据类型,而前者为列表类型

    >>> df

    col_1 col_2

    row1 1 0.50

    row2 2 0.75

    >>> df.to_dict('series')

    {'col_1': row1 1

    row2 2

    Name: col_1, dtype: int64, 'col_2': row1 0.50

    row2 0.75

    Name: col_2, dtype: float64}

    2.4,orient ='split' — {'index' : [index],‘columns' :[columns],’data‘ : [values]};

    orient ='split' 得到三个键值对,列名、行名、值各一个,value统一都是列表形式;

    >>> df

    col_1 col_2

    row1 1 0.50

    row2 2 0.75

    >>> df.to_dict('split')

    {'index': ['row1', 'row2'], 'columns': ['col_1', 'col_2'], 'data': [[1, 0.5], [2, 0.75]]}

    orient = 'split' 可以很方面得到 DataFrame数据表 中全部 列名或者行名 的列表形式,例如我想得到全部列名:

    >>> df

    col_1 col_2

    row1 1 0.50

    row2 2 0.75

    >>> df.to_dict('split')['columns']

    ['col_1', 'col_2']

    2.5,orient ='records' — [{column:value(值)},{column:value}....{column:value}];

    注意的是,orient ='records' 返回的数据类型不是 dict ; 而是list 列表形式,由全部列名与每一行的值形成一一对应的映射关系:

    >>> df

    col_1 col_2

    row1 1 0.50

    row2 2 0.75

    >>> df.to_dict('records')

    [{'col_1': 1, 'col_2': 0.5}, {'col_1': 2, 'col_2': 0.75}]

    这个构造方式的好处就是,很容易得到 列名与某一行值形成得字典数据;例如我想要第2行{column:value}得数据:

    >>> df

    col_1 col_2

    row1 1 0.50

    row2 2 0.75

    >>> df.to_dict('records')[1]

    {'col_1': 2, 'col_2': 0.75}

    2.6,orient ='index' — {index:{culumn:value}};

    orient ='index'与2.1用法刚好相反,求某一行中列名与值之间一一对应关系(查询效果与2.5相似):

    >>> df

    col_1 col_2

    row1 1 0.50

    row2 2 0.75

    >>> df.to_dict('index')

    {'row1': {'col_1': 1, 'col_2': 0.5}, 'row2': {'col_1': 2, 'col_2': 0.75}}

    #查询行名为 row2 列名与值一一对应字典数据类型

    >>> df.to_dict('index')['row2']

    {'col_1': 2, 'col_2': 0.75}

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    1, 我要吐槽的是, 这破玩意怎么现在还有人在用???

    md, 找个文档要找老半天, 还没有, 社区也没有, 还得自己猜

     

    2, 先看数据格式

    2.1 数据格式

    dataList, 就是我们的数据表, 循环打印数据

    我们选中其中一个数据列表, 比如我选中的就是, 数量, dataList.num,  

    2.2 数据高亮设置

    添加一个函数, 可以重叠, 写入函数, [Row#] 就是我们的数据表的索引,  相当于js循环的 索引下标, 

    我们对索引进行取模, 进行隔行换色

    text Colr , 字体颜色

    Fill  背景色

    Border  边框

    Font  字体

    2.3  如何对整行换色呢???   每个列加一个高亮不就得了

    测试结果, 博主这里只换了字体颜色, 做了一个测试案例

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