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    Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

DataFrame型のデータを二重の辞書にしたい

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 前提・実現したいこと

       A    B    C    D  
0    7     3    1     4     
1    6     8     7    5


という2行のDataFrameがある。このDataFrameを

{‘A’:[0.007e+06,0.006e+06],’B’:[0.003e+06,0.008e+06],’C’:[0.001e+06,0.007e+06],’D’:[0.004e+06,0.005e+06]}


という形に変形したい。

 発生している問題・エラーメッセージ

エラーは発生していないが、目的のアウトプットにならない。
今のコードを実行すると、

{‘A:0.007e+06,’B:0.006e+06,’C:0.003e+06,’D:0.008e+06}


というアウトプットになる。

 該当のソースコード

result = {}

df = pd.DataFrame(df)
column = df.columns.values
・
・
・
#xを作る処理が来る
for data in column:
   result[data] = x


と書いた。
xに0.007e+06・0.006e+06・・・と代入したい値が入っている。リストではなく、float型でそれぞれ入っている。

 試したこと

上記のコードの実行

 補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

DataFrameの行ごとにデータをリストに格納したい。

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0

こんな感じでいかがでしょう?

data = {"A" : [7, 6], "B" : [3, 8], "C" : [1, 7], "D" : [4, 5]}
df = pd.DataFrame(data = data)

{ col_name : item.astype(float).tolist() for col_name, item in df.iteritems()}

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  • 2018/04/24 15:00

    ありがとうございます!目的のものにするにはちょっと追加しましたが、できました!!

    キャンセル

0

d = dict()
for key, values in df.items():
    d[key] = values.tolist()


もしくは

d = {key: values.tolist() for key, values in df.items()}

でいいのかなぁ。

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0

dict の 要素がタプルで良いのであれば

df.apply(tuple).to_dict()

でいけます。

どうしてもリストにする必要があるのであれば変換してください。

以下、動作確認用サンプル

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[7,3,1,4],[6,8,7,5]], columns=['A','B','C','D'])

x = df.apply(tuple).to_dict()
print(x)
# {'D': (4, 5), 'C': (1, 7), 'B': (3, 8), 'A': (7, 6)}

y = {k:list(v) for k,v in x.items()}
print(y)
# {'D': [4, 5], 'C': [1, 7], 'B': [3, 8], 'A': [7, 6]}

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