| 标题 | 详情 |
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| 作者简介 | 愚公搬代码 |
| 头衔 | 华为云特约编辑，华为云云享专家，华为开发者专家，华为产品云测专家，CSDN博客专家，CSDN商业化专家，阿里云专家博主，阿里云签约作者，腾讯云优秀博主，腾讯云内容共创官，掘金优秀博主，亚马逊技领云博主，51CTO博客专家等。 |
| 近期荣誉 | 2022年度博客之星TOP2，2023年度博客之星TOP2，2022年华为云十佳博主，2023年华为云十佳博主，2024年华为云十佳博主等。 |
| 博客内容 | .NET、Java、Python、Go、Node、前端、IOS、Android、鸿蒙、Linux、物联网、网络安全、大数据、人工智能、U3D游戏、小程序等相关领域知识。 |
| 欢迎 | 👍点赞、✍评论、⭐收藏 |
文章目录
- 🚀前言
- 🚀一、DataFrame数据的转换
- 🔎1.DataFrame转换为字典
- 🦋1.1 默认转换（orient='dict'）
- 🦋1.2 orient='list'
- 🦋1.3 orient='index'
- 🦋1.4 其他常用参数
- 🔎2.DataFrame转换为列表
- 🦋2.1 单行数据转列表
- 🦋2.2 单列数据转列表
- 🔎3.DataFrame转换为元组
- 🔎4.总结
🚀前言
在数据分析的过程中，数据的转换是一个不可或缺的环节。无论是在进行数据整合、特征工程，还是在准备数据以适应不同的分析需求，掌握DataFrame数据转换的技巧都显得尤为重要。Pandas库中的DataFrame对象为数据转换提供了丰富的功能，使得我们能够轻松地对数据进行变换和处理，以适应不同的分析场景。
本文将重点介绍DataFrame数据转换的常用方法，包括数据的重塑、透视、合并与连接、类型转换等。通过实际案例，我们将深入探讨如何灵活运用这些功能来优化数据结构，提升分析效率。
🚀一、DataFrame数据的转换
数据转换是数据预处理的重要环节，本节介绍如何将DataFrame转换为字典、列表和元组。
🔎1.DataFrame转换为字典
使用 to_dict() 方法，通过 orient 参数控制转换格式。
🦋1.1 默认转换（orient=‘dict’）
默认以列名为键，每列数据转换为嵌套字典（索引为内层键）：
import pandas as pddata = [[110, 105, 99], [105, 88, 115]]
name = ['明日', '七月流火']
columns = ['语文', '数学', '英语']
df = pd.DataFrame(data, index=name, columns=columns)print(df.to_dict())
输出：
{'语文': {'明
