DataFrame에서 Redis로 로그인

Pandas의 DataFrame에서 Redis로 저장하는 방법을 조사했습니다.
코드는 여기.
또한 Redis와의 연결에 대해서는 위의 내용을 참조하십시오.
https://zenn.dev/megane_otoko/articles/064_redis_azure

등록 데이터 프레임

다음 데이터를 Redis에 등록해 보십시오.

df = pd.DataFrame(
    [
        ["Do", "Deer"],
        ["Re", "Ray"],
        ["Mi", "Me"],
        ["Fa", "Far"],    
    ],
    columns=["scale", "example"]
)

문자열 데이터로 등록

DataFrame을 문자열 데이터로 등록해 보십시오.

for i in range(len(df1)):
    
    key = df1.iloc[i:i+1]["scale"].values[0]
    value = df1.iloc[i:i+1]["example"].values[0]
    
    r.set(key, value)

지정된 키의 Value를 내보냅니다.

print(r.get("Do").decode('utf-8'))

Deer  

모든 Key와 Value를 내보냅니다.

for i in range(len(df)):
    
    key = df.iloc[i:i+1]["scale"].values[0]
    value = df.iloc[i:i+1]["example"].values[0]
    
    r.set(key, value)

Do Deer
Fa Far
Mi Me
Re Ray

해시 데이터로 등록

DataFrame 유형을 사전 유형으로 변환하여 해시 데이터로 등록해 보십시오.

pd_dict = dict(zip(df1["scale"], df1['example']))

r.hset("scale", mapping=pd_dict)

https://note.nkmk.me/python-pandas-to-dict/
https://qiita.com/fukkyy/items/7dc27e9fde555a459f8a
https://stackoverflow.com/questions/61826300/how-to-switch-from-hmset-to-hset-in-redis
지정된 키의 Value를 내보냅니다.

print(r.hget("scale", "Do").decode("utf-8"))

Deer

는 등록된 해시 데이터를 모두 출력해 보았다.
키, 밸류만 가능합니다.

print(r.hgetall("scale")) # すべて

print(r.hkeys("scale")) # Key のみ

print(r.hvals("scale")) # value のみ

{b'Do': b'Deer', b'Re': b'Ray', b'Mi': b'Me', b'Fa': b'Far'}
[b'Do', b'Re', b'Mi', b'Fa']
[b'Deer', b'Ray', b'Me', b'Far']

binary로 출력할 때 메스꺼움을 느낄 때 패키지 표시를 사용하세요.

 {k.decode("utf-8"):v.decode("utf-8") for k, v in r.hgetall("scale").items()}

{'Do': 'Deer', 'Re': 'Ray', 'Mi': 'Me', 'Fa': 'Far'}

https://note.nkmk.me/python-dict-create/
이상은 끝까지 읽어주셔서 감사합니다.