hyb
2026-01-09 4cb426cb3ae31e772a09d4ade5b2f0242aaeefa0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
Ë
nñúhÉ!ãón—ddlmZddlmZmZmZddlZddlZddl    m
Z
m Z ddl mZddlmZddlmZmZddlmZer dd    lmZdd
lmZe    dd d œ                                    dd „«Zed d œ                                    dd„«Ze    dd d dœ                                    dd„«Zed d dœ                                    dd„«Z    deddœ                                    dd„Zy)é)Ú annotations)Ú TYPE_CHECKINGÚLiteralÚoverloadN)ÚlibÚmissing)Úfind_stack_level©Úmaybe_box_native)ÚBaseMaskedDtypeÚExtensionDtype)Úcommon)ÚMutableMappingT)Ú    DataFrame.)Úindexcó—y©N©©ÚdfÚorientÚintors    úNH:\Change_password\venv_build\Lib\site-packages\pandas/core/methods/to_dict.pyÚto_dictr ó€ðócó—yrrrs    rrr+rr)rrcó—yrrrs    rrr6rrcó—yrrrs    rrrArrTcó2
‡‡‡‡‡‡—‰jjs$tjdtt «¬«t j‰«}|j«}|s|dvr td«‚|dk(r|d„‰j«D««St‰jj«Dcgc]3\}}|tjt «k(st#|t$«r|‘Œ5}}}t‰jj«Dcgc]5\}}t#|t&«st(j*nt,j.‘Œ7c}}Št1|«t1‰j«k(}|dk(r|ˆfd„‰j«D««S|d    k(r4t3|«Š|ˆˆfd
„t‰j««D««S|d k(rZ‰j5||«}    ||rd ‰j6j9«ffnd d‰jj9«fd|    ffz«S|dk(rډj5||«}    ||rd ‰j6j9«ffnd d‰jj9«fd‰j;dd¬«D
cgc]}
t=t?t@|
««‘Œc}
ffz|r"dt=‰j6jB«ffnd zdt=‰jjB«ffz«S|dk(rì‰jj9«Š|rGˆfd„‰j;dd¬«D«} | D cgc]} |d„| j«D««‘Œ!c} S‰j;dd¬«D
cgc]}
|tE‰|
««‘Œ}    }
|rUt3|«Št‰j«D chc] \}} |‰vr| ’Œ }}} |    D]} |D]} tA| | «| | <ŒŒ|    S|d k(r܉j6js td«‚‰jj9«Š|r!|ˆfd„‰j;d¬«D««S|r[t3|«ŠtGt1‰j««Dcgc]}|‰v‘Œc}Š|ˆˆfd„‰j;d¬«D««S|ˆfd„‰j;d¬«D««Std|›d«‚cc}}wcc}}wcc}
wcc} wcc}
wcc} }wcc}w) a
    Convert the DataFrame to a dictionary.
 
    The type of the key-value pairs can be customized with the parameters
    (see below).
 
    Parameters
    ----------
    orient : str {'dict', 'list', 'series', 'split', 'tight', 'records', 'index'}
        Determines the type of the values of the dictionary.
 
        - 'dict' (default) : dict like {column -> {index -> value}}
        - 'list' : dict like {column -> [values]}
        - 'series' : dict like {column -> Series(values)}
        - 'split' : dict like
          {'index' -> [index], 'columns' -> [columns], 'data' -> [values]}
        - 'tight' : dict like
          {'index' -> [index], 'columns' -> [columns], 'data' -> [values],
          'index_names' -> [index.names], 'column_names' -> [column.names]}
        - 'records' : list like
          [{column -> value}, ... , {column -> value}]
        - 'index' : dict like {index -> {column -> value}}
 
        .. versionadded:: 1.4.0
            'tight' as an allowed value for the ``orient`` argument
 
    into : class, default dict
        The collections.abc.MutableMapping subclass used for all Mappings
        in the return value.  Can be the actual class or an empty
        instance of the mapping type you want.  If you want a
        collections.defaultdict, you must pass it initialized.
 
    index : bool, default True
        Whether to include the index item (and index_names item if `orient`
        is 'tight') in the returned dictionary. Can only be ``False``
        when `orient` is 'split' or 'tight'.
 
        .. versionadded:: 2.0.0
 
    Returns
    -------
    dict, list or collections.abc.Mapping
        Return a collections.abc.MutableMapping object representing the
        DataFrame. The resulting transformation depends on the `orient` parameter.
    z?DataFrame columns are not unique, some columns will be omitted.)Ú
stacklevel)ÚsplitÚtightz?'index=False' is only valid when 'orient' is 'split' or 'tight'Úseriesc3ó*K—|] \}}||f–—Œ y­wrr©Ú.0ÚkÚvs   rú    <genexpr>zto_dict.<locals>.<genexpr>™sèø€Ò4¡  Aq˜!”fÑ4ùs‚Údictc3óL•K—|]\}}||j‰¬«f–—Œy­w))rN)r)r'r(r)rs   €rr*zto_dict.<locals>.<genexpr>§s%øèø€ÒG±D°A°qq˜!Ÿ)™)¨˜)Ó.Ô/ÑGùsƒ!$Úlistc 3óܕK—|]c\}\}}||‰vr,ttt|j‰|¬«««n&ttt|j«««f–—Œey­w))Úna_valueN)r-Úmapr Úto_numpy)r'Úir(r)Ú box_na_valuesÚobject_dtype_indices_as_sets    €€rr*zto_dict.<locals>.<genexpr>«siøèø€ò
ñ‘6Aqð àÐ3Ñ3ô”SÔ)¨1¯:©:¸}ÈQÑ?O¨:Ó+PÓQÔRäœ#Ô.°·
±
³ Ó=Ó>ô     ñ
ùsƒA)A,r"rrÚcolumnsÚdatar#FN)rÚnameÚ index_namesÚ column_namesÚrecordsc3óH•K—|]}tt‰|««–—Œy­wr)r+Úzip)r'Úrowr5s  €rr*zto_dict.<locals>.<genexpr>Ús"øèø€òØ,/””S˜ #Ó&×'ñùsƒ"c3ó<K—|]\}}|t|«f–—Œy­wrr
r&s   rr*zto_dict.<locals>.<genexpr>Þsèø€ÒH±D°A°q˜Ô+¨AÓ.Ô/ÑHùs‚z2DataFrame index must be unique for orient='index'.c 3óˆ•K—|]9}|dtt‰jtt|dd«««f–—Œ;y­w©réN)r+r<r5r0r ©r'Útrs  €rr*zto_dict.<locals>.<genexpr>õs@øèø€òàð1‘”tœC §
¡
¬CÔ0@À!ÀAÀBÀ%Ó,HÓIÓJÔKñùsƒ?A)r7c
3óž•K—|]>}|dt|dd«Dcic]\}}‰|‰|r t|«n|“Œc}}f–—Œ@ycc}}w­wr@)Ú    enumerater )r'rCr2r)r5Úis_object_dtype_by_indexs    €€rr*zto_dict.<locals>.<genexpr>þspøèø€ò ðða‘Dô
%.¨a°°¨eÓ$4÷    ñ!˜A˜qð  ™
Ø3°AÒ6ô%5°QÔ$7àñóôñ ùóùsƒA  A
½A c
3ól•K—|]+}|dtt‰j|dd««f–—Œ-y­wr@)r+r<r5rBs  €rr*zto_dict.<locals>.<genexpr> s5øèø€òØ9:1‘”tœC §
¡
¨A¨a¨b¨EÓ2Ó3Ô4ñùsƒ14zorient 'z' not understood)$r5Ú    is_uniqueÚwarningsÚwarnÚ UserWarningr    ÚcomÚstandardize_mappingÚlowerÚ
ValueErrorÚitemsrEÚdtypesÚvaluesÚnpÚdtypeÚobjectÚ
isinstancer r rÚ
no_defaultÚ
libmissingÚNAÚlenÚsetÚ(_create_data_for_split_and_tight_to_dictrÚtolistÚ
itertuplesr-r0r Únamesr<Úrange)rrrrÚinto_cr2Ú    col_dtypeÚbox_native_indicesÚare_all_object_dtype_colsr6rCÚrowsr=ÚcolÚobject_dtype_colsr3r5rFr4s` `            @@@@rrrNs"ý€ðl :‰:× Ò Ü ‰ Ø MÜ Ü'Ó)õ    
ô × $Ñ $ TÓ *€Fð
\‰\‹^€Fá VÐ#5Ñ5ÜØ Mó
ð    
ðÒáÑ4¨¯©«Ô4Ó4Ð4ô& b§i¡i×&6Ñ&6Ó7÷á ˆAˆyØ œŸ™¤Ó(Ò (¬J°yÄ.Ô,Qò    
ðÐñô& b§i¡i×&6Ñ&6Ó7÷á ˆAˆyô)¨´OÔDŒŠÌ*Ï-É-ÑWó€Mô!$Ð$6Ó 7¼3¸r¿y¹y»>Ñ IÐà ÒÙÓG¸B¿H¹H»JÔGÓGÐGà    6Ò    Ü03Ð4FÓ0GÐ#Ùô
ô' r§x¡x£zÓ2ô
ó
ð    
ð
7Ò    Ø×:Ñ:Ø %Ð'9ó
ˆñÙ05ˆw˜Ÿ™Ÿ™Ó)Ð*Ñ ,¸2à˜BŸJ™J×-Ñ-Ó/Ð0ؘðñ ó
ð    
ð
7Ò    Ø×:Ñ:Ø %Ð'9ó
ˆñÙ05ˆw˜Ÿ™Ÿ™Ó)Ð*Ñ ,¸2à˜BŸJ™J×-Ñ-Ó/Ð0àð"$§¡°UÀ Ó!FöàôœSÔ!1°1Ó5Õ6òðð    ñ
ñ<A¤ R§X¡X§^¡^Ó 4Ð5Ñ7Àbñ Jð¤ R§Z¡Z×%5Ñ%5Ó 6Ð7Ð9ñ :ó
ð    
ð 
9Ò    Ø—*‘*×#Ñ#Ó%ˆÙ $óØ35·=±=ÀuÐSW°=Ó3XôˆDðUYöØMP‘ÑH¸C¿I¹I»KÔHÕHòð ð
24·±ÀUÐQU°Ó1VöØ,-‘”s˜7 A“Õ'ðˆDðñ"Ü.1Ð2DÓ.EÐ+ô#,¨B¯J©JÓ"7÷%ᘘ3ØÐ7Ñ7òð%Ð!ñ%ð
 ò>CØ0ò>˜Ü#3°C¸±HÓ#=˜˜Cšñ>ð>ðˆKà    7Ò    Øx‰x×!Ò!ÜÐQÓRÐ RØ—*‘*×#Ñ#Ó%ˆÙ $ÙóàŸ™¨D˜Ó1ôóð ñ Ü*-Ð.@Ó*AÐ 'ä:?ÄÀBÇJÁJÃÓ:Pö(Ø56Ð0Ò0ò(Ð $ñô 🙨D˜Ó1ô ó ð ñóØ>@¿m¹mÐQU¸mÓ>Vôóð ô
˜8 F 8Ð+;Ð<Ó=Ð=ùókùó
ùòZùò ùòùó
%ùò*(s*Â;8S3Ä:S9Ê S?Í$TÎT    ÏTÒ T).)
rrrú<Literal['dict', 'list', 'series', 'split', 'tight', 'index']rú'type[MutableMappingT] | MutableMappingTrÚboolÚreturnr)
rrrúLiteral['records']rrirrjrkzlist[MutableMappingT])
rrrrhrú
type[dict]rrjrkr+)
rrrrlrrmrrjrkz
list[dict])r+)
rrrzGLiteral['dict', 'list', 'series', 'split', 'tight', 'records', 'index']rrirrjrkz'MutableMappingT | list[MutableMappingT])Ú
__future__rÚtypingrrrrIÚnumpyrSÚ pandas._libsrrrXÚpandas.util._exceptionsr    Úpandas.core.dtypes.castr Úpandas.core.dtypes.dtypesr r Ú pandas.corerrLÚpandas._typingrÚpandasrrr+rrrú<module>rxsÂðÝ"÷ñó
ã÷õ5å4÷õ
&áÝ.å ð
ðLOðð
ñ Øðà Hðð 2ð    ð
ð ð ò ó
ðð
ð ñ Øðà ðð 2ð    ð
ð ð ò ó
ðð
ðLOððØñ Øðà Hðð ð    ð
ð ð 
ò ó
ðð
ð
Øñ Øðà ðð ð    ð
ð ð ò ó
ðð     ð    B>ð 59ØñB>ØðB>ð ðB>ð 2ð B>ð ðB>ð-ôB>r