如何将 Pandas DataFrame 转换为具有列表值的字典？

将 Pandas DataFrame 转换为字典

在许多数据操作任务中，需要将 Pandas DataFrame 中的数据提取为方便的格式。一个常见的需求是将 DataFrame 转换为 Python 字典，其中第一列的元素成为键，同一行中其他列的元素成为值。

示例

考虑以下 DataFrame:

    ID   A   B   C
0   p    1   3   2
1   q    4   3   2
2   r    4   0   9

我们希望将此 DataFrame 转换为以下内容的字典形式：

{'p': [1,3,2], 'q': [4,3,2], 'r': [4,0,9]}

解决方案

为了实现这一点，我们可以利用 Pandas 提供的 to_dict() 方法。但是，为了将 DataFrame 对齐为所需的格式，我们需要将“ID”列设置为索引并使用 .T 转置 DataFrame。此外，我们在 to_dict() 中指定 orient 参数来输出每列的值列表。

以下代码演示了这种方法：

df.set_index('ID').T.to_dict('list')

这将生成所需的字典：

{'p': [1, 3, 2], 'q': [4, 3, 2], 'r': [4, 0, 9]}

替代选项

除了默认的字典格式之外，Pandas 还提供了一系列使用 orient 参数输出字典的选项：

• dict: 列名作为键，值作为索引的字典：数据对
• 列表: 键是列名，值是列列表data
• series: 与 'list' 类似，但值是 Series 对象
• split: 列名作为键，数据值作为值，和索引标签作为单独的键
• 记录：每一行都成为一个字典列名作为键，数据作为值
• index: 与“records”类似，但是字典的字典，索引标签作为键

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