Да, с помощью set_index вы можете сделать Locality
ваш индекс строки.
data.set_index('Locality', inplace=True)
Если inplace=True
не указана, set_index
возвращает измененный файл данных как результат.
Пример:
> import pandas as pd
> df = pd.DataFrame([['ABBOTSFORD', 427000, 448000],
['ABERFELDIE', 534000, 600000]],
columns=['Locality', 2005, 2006])
> df
Locality 2005 2006
0 ABBOTSFORD 427000 448000
1 ABERFELDIE 534000 600000
> df.set_index('Locality', inplace=True)
> df
2005 2006
Locality
ABBOTSFORD 427000 448000
ABERFELDIE 534000 600000
> df.loc['ABBOTSFORD']
2005 427000
2006 448000
Name: ABBOTSFORD, dtype: int64
> df.loc['ABBOTSFORD'][2005]
427000
> df.loc['ABBOTSFORD'].values
array([427000, 448000])
> df.loc['ABBOTSFORD'].tolist()
[427000, 448000]
Все, что вам нужно сделать, это cord_list = mydict["coordinates"]
.
Вам не нужно сохранять его в формате CSV и перечитывать. Вы можете получить доступ к переменной прямо из словаря. Смотрите здесь для большего количества примеров.
К вашему сведению, pd.DataFrame(dataset1, columns=["coordinates"])
неверный код. Поле columns
позволяет вам переименовывать столбцы для отображения, оно не изменит количество загруженных столбцов Текущий код просто снова загрузит все столбцы.