假设我有一个 Dataframe df :
Label1 Label2 Label3
key1 col1value1 col2value1
key2 col1value2 col2value2
key3 col1value3 col2value3
dict1 = df.set_index('Label1').to_dict()
当我们有2列时,这是有效的。
预期输出:
my_dict = {key1: [col1value1,col2value1] , key2: [ col1value2,col2value2] , key3:[col1value3,col2value3] }
我是否可以在数据框 df 上使用to_dict
以其他列为值的密钥以的形式>列表 ??
答案 0 :(得分:2)
你可以使用词典理解和iterrows:
print {key:row.tolist() for key,row in df.set_index('Label1').iterrows()}
{'key3': ['col1value3', 'col2value3'],
'key2': ['col1value2', 'col2value2'],
'key1': ['col1value1', 'col2value1']}
另外,我认为以下内容也适用:
df = df.set_index('Label1')
print df.T.to_dict(outtype='list')
{'key3': ['col1value3', 'col2value3'],
'key2': ['col1value2', 'col2value2'],
'key1': ['col1value1', 'col2value1']}
截至2017年秋季更新; outtype
不再是关键字参数。改为使用orient:
In [11]: df.T.to_dict(orient='list')
Out[11]:
{'key1': ['col1value1', 'col2value1'],
'key2': ['col1value2', 'col2value2'],
'key3': ['col1value3', 'col2value3']}