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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

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。

配列

配列は、各データの要素(値または変数)が連続的に並べられたデータ構造です。各配列は添え字(INDEX)で識別されています。

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Python: Pandas DataFrameの中身を加工して,リストの中に辞書配列を格納したい

caveatld

総合スコア17

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

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。

配列

配列は、各データの要素(値または変数)が連続的に並べられたデータ構造です。各配列は添え字(INDEX)で識別されています。

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投稿2021/03/19 08:10

前提:
以下の様なデータを用意しました。

python

1pd.DataFrame([['Tanaka', 'Marketing', 178], 2 ['Yamada', 'Comercial', 173], 3 ['Takahashi', 'R&D', 169]] 4 , columns=['name', 'Role', 'Height'])

求める結果:
上記の様なデータを,最終的に以下の様な形に変換したいと考えております。
[{'name':'Tanaka', 'Role':'Marketing', 'Height':178},
{'name':'Yamada', 'Role':'Comercial', 'Height':173},
{'name':'Takahashi', 'Role':'R&D', 'Height':169}]

(つまりColumnのひとつひとつに対し,それぞれ配列の第1要素,第2要素,…をそれぞれ格納する)

試したコード:

python

1import pandas as pd 2df = pd.DataFrame([['Tanaka', 'Marketing', 178], 3 ['Yamada', 'Comercial', 173], 4 ['Takahashi', 'R&D', 169]] 5 , columns=['name', 'Role', 'Height', ]) 6 7d = df.to_dict() 8dict = {} 9List = [] 10for key in d.keys(): 11 for i in range(len(d)): 12 dict[key] = d[key][i] 13 List.append(dict) 14 15print(List)

結果として,最後のデータが繰り返し表示されてしまい,うまくループの処理が出来ませんでした。
[{'name': 'Takahashi', 'Role': 'R&D', 'Height': 169},
{'name': 'Takahashi', 'Role': 'R&D', 'Height': 169},
{'name': 'Takahashi', 'Role': 'R&D', 'Height': 169}]

ふたつ目のループで全要素を見に行ってしまっているので,毎回最後のデータが格納されているのが原因と思いますが,
解決方法が見つからず詰まっております。
初心者質問で恐縮ですが,解決方法や,より効率の良い処理などをご教示頂けますと幸いです。

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.to_dict() メソッドを使いましょう。

python

1In [3]: df 2Out[3]: 3 name Role Height 40 Tanaka Marketing 178 51 Yamada Comercial 173 62 Takahashi R&D 169 7 8In [4]: df.to_dict('record') 9Out[4]: 10[{'name': 'Tanaka', 'Role': 'Marketing', 'Height': 178}, 11 {'name': 'Yamada', 'Role': 'Comercial', 'Height': 173}, 12 {'name': 'Takahashi', 'Role': 'R&D', 'Height': 169}]

投稿2021/03/19 08:17

kirara0048

総合スコア1399

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caveatld

2021/03/19 08:21

to_dictにそういったoptionがあったのですね。本当にありがとうございました!
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