【Pandas】辞書型配列とデータフレームの変換方法を解説

Pandasのデータフレームと辞書型配列は相互に変換可能で、密接な関係にあります。今回は、辞書型配列をデータフレームに変換する方法と、データフレームを辞書型配列に変換する方法を紹介していきます。

使用するデータ

今回も、ボストンの住宅価格データセットを用いて描画していきます。

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_boston
from datetime import datetime, timedelta

data = load_boston()
df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names)

データフレームを辞書型配列に変換

データフレームを辞書型配列に変換するには、to_dict()メソッドを用います。

そのままデータフレームだけを渡すと、

という形の辞書が返されます。

dic = df.to_dict()

辞書の形式を指定する（orient）

引数orientを指定することで、変換する辞書の形式を指定することができます。

dict

orientを省略した場合のデフォルト値。列名がkey、valueが行名と値の辞書となります。

#orientは省略可
dic = df.to_dict(orient="dict")

list

列名がkey、valueが値の配列となります。行名は情報として含まれません。

df.to_dict(orient="list")

series

列名がkey、valueがpandasのSeriesとなります。Seriesには行名と値が含まれます。

dic_series=df.to_dict(orient="series")

seriesの中身は以下。

split

keyが列名、行名、値となり、valueがそれぞれの配列となります。

dic_split=df.to_dict(orient="split")

値（data）のvalueは行ごとに値を格納した二次元配列となります。

records

keyが列ラベル、valueが値の辞書が要素となった配列となります。行名は保持しません。

dic_record=df.to_dict(orient="record")

index

keyが行名、valueが列名と値の辞書となります。

dic_index=df.to_dict(orient="index")

辞書型配列をデータフレームに変換

上記、 データフレームを辞書型配列に変換 で出力される辞書（および配列）の形式は、そのままデータフレームに変換することができます。

pd.DataFrame(dic_list)

pd.DataFrame(dic_series)

pd.DataFrame(dic_split)

pd.DataFrame(dic_record)

pd.DataFrame(dic_index)

このとき、値の配列の長さが一致しない場合はエラーとなるので注意してください。

dic={'A': [1,2,3], 'B': [4,5,6,7], 'C': [8,9]}
pd.DataFrame(dic)

ValueError: arrays must all be same length

長さが異なる配列を持つ辞書をデータフレームに変換する際は、以下のようにvalue()メソッドを用います。

df_dic = pd.DataFrame(dic.values(), index=dic.keys()).T

Pythonでデータサイエンスするなら

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初学者の方にはこちらもオススメです^^

まとめ

Pandasのデータフレームと辞書型配列は相互に変換可能で、親和性があります。

辞書でのほうが整理しやすいデータを分析したい場合やExcel、csvファイルで出力したい場合にも使えるので、是非参考にしてみてください^^

ではでは👋