熊猫据帧到快译通格式与新的密钥

Question

什么是将此转换的最佳方式：

       deviceid devicetype 
0 b569dcb7-4498-4cb4-81be-333a7f89e65f  Google 
1 04d3b752-f7a1-42ae-8e8a-9322cda4fd7f Android 
2 cf7391c5-a82f-4889-8d9e-0a423f132026 Android 

到这一点：

0 {"deviceid":"b569dcb7-4498-4cb4-81be-333a7f89e65f","devicetype":["Google"]} 
1 {"deviceid":"04d3b752-f7a1-42ae-8e8a-9322cda4fd7f","devicetype":["Android"]} 
2 {"deviceid":"cf7391c5-a82f-4889-8d9e-0a423f132026","devicetype":["Android"]} 

我试过df.to_dict（），但只得出：

{'deviceid': {0: 'b569dcb7-4498-4cb4-81be-333a7f89e65f', 
    1: '04d3b752-f7a1-42ae-8e8a-9322cda4fd7f', 
    2: 'cf7391c5-a82f-4889-8d9e-0a423f132026'}, 
'devicetype': {0: 'Google', 1: 'Android', 2: 'Android'}} 

Answer 1

您可以使用应用与to_json：

In [11]: s = df.apply((lambda x: x.to_json()), axis=1) 

In [12]: s[0] 
Out[12]: '{"deviceid":"b569dcb7-4498-4cb4-81be-333a7f89e65f","devicetype":"Google"}' 

以获取列表的设备类型，你可以手动执行此操作：

In [13]: s1 = df.apply((lambda x: {"deviceid": x["deviceid"], "devicetype": [x["devicetype"]]}), axis=1) 

In [14]: s1[0] 
Out[14]: {'deviceid': 'b569dcb7-4498-4cb4-81be-333a7f89e65f', 'devicetype': ['Google']} 

Answer 2

为了扩大对以前的答案to_dict()应该比to_json()

这似乎是真正的快一点对于更大的测试数据帧，但to_dict()方法实际上对于您提供的示例稍慢。

大型测试设置

In [1]: %timeit s = df.apply((lambda x: x.to_json()), axis=1) 
Out[1]: 100 loops, best of 3: 5.88 ms per loop 

In [2]: %timeit s = df.apply((lambda x: x.to_dict()), axis=1) 
Out[2]: 100 loops, best of 3: 3.91 ms per loop 

提供的示例

In [3]: %timeit s = df.apply((lambda x: x.to_json()), axis=1) 
Out[3]: 1000 loops, best of 3: 375 µs per loop 

In [4]: %timeit s = df.apply((lambda x: x.to_dict()), axis=1) 
Out[4]: 1000 loops, best of 3: 450 µs per loop