Question

如何将简单的pandas DataFrame转换为嵌套字典，其中dataframe的第一列是dict的主键，而随后的所有列均代表值？也就是说，所有后续列本身都会成为字典。

dataframe
Key     title   source
Key1    Test1   ABC
Key2    Test2   ABC
Key3    Test2   DEF


Nested dictionary
{
    {'Key1': {'title': 'Test1', 'source': 'ABC'},
    {'Key2': {'title': 'Test2', 'source': 'ABC'},
    {'Key3': {'title': 'Test2', 'source': 'DEF'},
}

Answer 1

使用df.to_json ...这是您的情况：

>>> df = pd.DataFrame([['Test1', 'ABC'], ['Test2', 'ABC'], ['Test2', 'DEF']],
...                    index=['Key1', 'Key2', 'Key3'],
...                    columns=['title', 'source'])

>>> df
      title source
Key1  Test1    ABC
Key2  Test2    ABC
Key3  Test2    DEF

>>> df.to_json(orient='index')
{"Key1":{"title":"Test1","source":"ABC"},
 "Key2":{"title":"Test2","source":"ABC"},
 "Key3":{"title":"Test2","source":"DEF"}}

注意：

您的dataframe与我的唯一区别是我的key为索引，可以使用df.set_index('Key')

进行设置

Answer 2

使用VehiclePerDay。 to_dict返回字典，而to_dict返回字符串。如果需要to_json，请使用str。如果您需要字典，请使用to_json

to_dict

将Pandas DataFrame转换为嵌套字典

2 个答案: