我正在将数据帧的列转换为字典列表，但是，由于数据框中的列数和观察数，我使用当前的方法耗尽了内存:
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 3), columns=['a', 'b', 'c'])
df.T.to_dict().values()
有没有更有效的方法可以做到这一点？
最佳答案
这就是你想要的吗？
In [9]: df.to_dict('r')
Out[9]:
[{'a': 1.3720225964856179,
'b': -1.1530341240730422,
'c': -0.18791193632296455},
{'a': 1.3283240103713496, 'b': 3.6614598433626959, 'c': -0.46395170547460196},
{'a': -1.4960282310010959,
'b': 0.25156344524211743,
'c': -1.3664311385849288},
{'a': -0.11601714495988308,
'b': -0.73400546410732148,
'c': 0.9131316189984563},
{'a': 0.27404065198912386,
'b': -3.1246509560345261,
'c': 0.67227710572588184},
{'a': 1.3390654954886572, 'b': -0.80535280826120292, 'c': -1.78092490531724},
{'a': -0.13911682611874573,
'b': 1.6846890792762916,
'c': 0.22985191293512194},
{'a': -0.22058925847227495,
'b': -0.29342906413451442,
'c': -1.1181888670510167},
{'a': 3.2190577575509951, 'b': 0.59152576294942738, 'c': -1.3474566325216308},
{'a': -0.53486658456919434, 'b': 0.14390073779727405, 'c': 1.2214292373636}]
数据:
In [10]: df
Out[10]:
a b c
0 1.372023 -1.153034 -0.187912
1 1.328324 3.661460 -0.463952
2 -1.496028 0.251563 -1.366431
3 -0.116017 -0.734005 0.913132
4 0.274041 -3.124651 0.672277
5 1.339065 -0.805353 -1.780925
6 -0.139117 1.684689 0.229852
7 -0.220589 -0.293429 -1.118189
8 3.219058 0.591526 -1.347457
9 -0.534867 0.143901 1.221429
关于python - 有效地将列从数据框转换为字典列表，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/39378331/