如何将多个numpy数组合并到字典列表中

发布时间：2020-12-20 11:09:33 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：我有以下数组： column_names = ['id','temperature','price'] 三个numpy数组如下： idArry = ([1,2,3,4,....])tempArry = ([20.3,30.4,50.4,.....])priceArry = ([1.2,3.5,2.3,.....]) 我想将上面的内容组合成一个字典,如下所示： table_dict = ( {'id':1,'

我有以下数组：

column_names = ['id','temperature','price']

三个numpy数组如下：

idArry = ([1,2,3,4,....])

tempArry = ([20.3,30.4,50.4,.....])

priceArry = ([1.2,3.5,2.3,.....])

我想将上面的内容组合成一个字典,如下所示：

table_dict = ( {'id':1,'temperature':20.3,'price':1.2 },{'id':2,'temperature':30.4,'price':3.5},...)

我可以使用for循环和append来创建字典,但列表是大约15000行.有人可以告诉我如何使用python zip功能或其他更高效,快捷的方式来实现上述要求吗？

解决方法

我来看看pandas包的功能.特别是有一种 pandas.DataFrame.to_dict方法.

我相信对于大型数组,这种方法应该非常快(尽管我愿意让zip方法更有效).

在下面的示例中,我首先从数组中构造一个pandas数据帧,然后使用to_dict方法.

import numpy as np
import pandas as pd

column_names = ['id','price']

idArry = np.array([1,3])
tempArry = np.array([20.3,50.4])
priceArry = np.array([1.2,2.3])

df = pd.DataFrame(np.vstack([idArry,tempArry,priceArry]).T,columns=column_names)

table_dict = df.to_dict(orient='records')

（编辑：李大同）

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