pandas.DataFrame, Seriesを辞書に変換（to_dict）
to_dict()メソッドを使うとpandas.DataFrame, pandas.Seriesを辞書（dict型オブジェクト）に変換できる。
pandas.DataFrameの場合、引数orientによってpandas.DataFrameの行ラベルindex、列ラベルcolumns、値valuesをどのように辞書のkey, valueに割り当てるかの形式を指定できる。
pandas.Seriesの場合は、ラベルがキーとなる辞書に変換される。
ここでは以下の内容を説明する。
pandas.DataFrameのto_dict()メソッド- 辞書の形式を指定: 引数
orient dict以外の型に変換: 引数into
- 辞書の形式を指定: 引数
pandas.DataFrameの任意の2列から辞書生成pandas.Seriesのto_dictメソッドdict以外の型に変換: 引数into
例として以下のpandas.DataFrameを作成する。
import pandas as pd
import pprint
from collections import OrderedDict
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'x', 'あ']},
index=['row1', 'row2', 'row3'])
print(df)
# col1 col2
# row1 1 a
# row2 2 x
# row3 3 あ
出力を見やすくするためにpprint、引数intoによる型指定の説明のためにOrderedDictをインポートしている。
なお、辞書ではなくJSON形式の文字列（str型）に変換したり、JSON形式のファイルとして出力（保存）したりしたい場合はto_json()メソッドを使う。以下の記事を参照。
pandas.DataFrameのto_dict()メソッド
pandas.DataFrameからto_dict()メソッドを呼び出すと、デフォルトでは以下のように辞書（dict型オブジェクト）に変換される。
d = df.to_dict()
pprint.pprint(d)
# {'col1': {'row1': 1, 'row2': 2, 'row3': 3},
# 'col2': {'row1': 'a', 'row2': 'x', 'row3': 'あ'}}
print(type(d))
# <class 'dict'>
辞書の形式を指定: 引数orient
引数orientによって、pandas.DataFrameの行ラベル（行名）index、列ラベル（列名）columns、値valuesをどのように辞書のkey, valueに割り当てるかの形式を指定できる。
dict
orient='dict'の場合、keyが列ラベル、valueが行ラベルと値の辞書となる。引数orientを省略した場合（デフォルト）はこの形式。
{column -> {index -> value}}
d_dict = df.to_dict(orient='dict')
pprint.pprint(d_dict)
# {'col1': {'row1': 1, 'row2': 2, 'row3': 3},
# 'col2': {'row1': 'a', 'row2': 'x', 'row3': 'あ'}}
print(d_dict['col1'])
# {'row1': 1, 'row2': 2, 'row3': 3}
print(type(d_dict['col1']))
# <class 'dict'>
list
orient='list'の場合、keyが列ラベル、valueが値のリストとなる。行名の情報は失われる。
{column -> [values]}
d_list = df.to_dict(orient='list')
pprint.pprint(d_list)
# {'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'x', 'あ']}
print(d_list['col1'])
# [1, 2, 3]
print(type(d_list['col1']))
# <class 'list'>
series
orient='series'の場合、keyが列ラベル、valueが行ラベルと値のpandas.Seriesとなる。
{column -> Series(values)}
d_series = df.to_dict(orient='series')
pprint.pprint(d_series)
# {'col1': row1 1
# row2 2
# row3 3
# Name: col1, dtype: int64,
# 'col2': row1 a
# row2 x
# row3 あ
# Name: col2, dtype: object}
print(d_series['col1'])
# row1 1
# row2 2
# row3 3
# Name: col1, dtype: int64
print(type(d_series['col1']))
# <class 'pandas.core.series.Series'>
split
orient='split'の場合、keyが'index', 'columns', 'data'となり、それぞれのvalueが行ラベル、列ラベル、値のリストとなる。
{index -> [index], columns -> [columns], data -> [values]}
d_split = df.to_dict(orient='split')
pprint.pprint(d_split)
# {'columns': ['col1', 'col2'],
# 'data': [[1, 'a'], [2, 'x'], [3, 'あ']],
# 'index': ['row1', 'row2', 'row3']}
print(d_split['columns'])
# ['col1', 'col2']
print(type(d_split['columns']))
# <class 'list'>
records
orient='records'の場合、keyが列ラベル、valueが値となる辞書を要素とするリストとなる。行名の情報は失われる。
[{column -> value}, ... , {column -> value}]
l_records = df.to_dict(orient='records')
pprint.pprint(l_records)
# [{'col1': 1, 'col2': 'a'}, {'col1': 2, 'col2': 'x'}, {'col1': 3, 'col2': 'あ'}]
print(type(l_records))
# <class 'list'>
print(l_records[0])
# {'col1': 1, 'col2': 'a'}
print(type(l_records[0]))
# <class 'dict'>
index
orient='index'の場合、keyが行ラベル、valueが列ラベルと値の辞書となる。
{index -> {column -> value}}
d_index = df.to_dict(orient='index')
pprint.pprint(d_index)
# {'row1': {'col1': 1, 'col2': 'a'},
# 'row2': {'col1': 2, 'col2': 'x'},
# 'row3': {'col1': 3, 'col2': 'あ'}}
print(d_index['row1'])
# {'col1': 1, 'col2': 'a'}
print(type(d_index['row1']))
# <class 'dict'>
dict以外の型に変換: 引数into
引数intoに型を指定することで辞書（dict型）ではなくそのサブクラスであるOrderedDictなどに変換できる。
辞書の値valueに格納された辞書の型も指定した型になる。
od = df.to_dict(into=OrderedDict)
pprint.pprint(od)
# OrderedDict([('col1', OrderedDict([('row1', 1), ('row2', 2), ('row3', 3)])),
# ('col2',
# OrderedDict([('row1', 'a'), ('row2', 'x'), ('row3', 'あ')]))])
print(type(od))
# <class 'collections.OrderedDict'>
print(od['col1'])
# OrderedDict([('row1', 1), ('row2', 2), ('row3', 3)])
print(type(od['col1']))
# <class 'collections.OrderedDict'>
pandas.DataFrameの任意の2列から辞書生成
indexおよびデータ列から任意の2列を選んで辞書を生成することもできる。dict()とzip()を利用する。
print(df.index)
# Index(['row1', 'row2', 'row3'], dtype='object')
print(df['col1'])
# row1 1
# row2 2
# row3 3
# Name: col1, dtype: int64
d_col = dict(zip(df.index, df['col1']))
print(d_col)
# {'row1': 1, 'row2': 2, 'row3': 3}
辞書を生成したあとでキーと値を入れ替えることも可能。以下の記事を参照。
- 関連記事: Pythonで辞書のキーと値を入れ替える
あまり用途はないかもしれないが、行に対しても同様の処理が可能。
d_row = dict(zip(df.columns, df.loc['row1']))
print(d_row)
# {'col1': 1, 'col2': 'a'}
pandas.Seriesのto_dictメソッド
以下のpandas.Seriesを例とする。
print(df)
# col1 col2
# row1 1 a
# row2 2 x
# row3 3 あ
s = df['col1']
print(s)
# row1 1
# row2 2
# row3 3
# Name: col1, dtype: int64
print(type(s))
# <class 'pandas.core.series.Series'>
pandas.Seriesでto_dict()メソッドを呼ぶと、ラベルがキー、値がそのまま値となる辞書が生成される。
d = s.to_dict()
print(d)
# {'row1': 1, 'row2': 2, 'row3': 3}
print(type(d))
# <class 'dict'>
dict以外の型に変換: 引数into
pandas.Seriesのto_dict()メソッドでも、引数intoに型を指定することで辞書（dict型）ではなくそのサブクラスであるOrderedDictなどに変換できる。
od = df['col1'].to_dict(OrderedDict)
print(od)
# OrderedDict([('row1', 1), ('row2', 2), ('row3', 3)])
print(type(od))
# <class 'collections.OrderedDict'>