Question

大熊猫数据框＆＃39; test_df＆＃39;。我的目标是将其转换为字典。因此我运行：

   id   Name   Gender  Age  
0  1  'Peter'   'M'     32    
1  2  'Lara'    'F'     45

因此我运行：

test_dict = test_df.set_index('id').T.to_dict()

输出是这样的：

{1: {'Name': 'Peter', 'Gender': 'M', 'Age': 32}, 2: {'Name': 'Lara', 'Gender': 'F', 'Age': 45}}

现在，我想只选择＆＃39;姓名＆＃39;和＆＃39;性别＆＃39;列作为字典键的值。我试图将上述脚本修改成这样：

test_dict = test_df.set_index('id')['Name']['Gender'].T.to_dict()

没有成功！

有什么建议吗？！

Answer 1

您非常接近，使用subset列的[['Name','Gender']]：

test_dict = test_df.set_index('id')[['Name','Gender']].T.to_dict()
print (test_dict)
{1: {'Name': 'Peter', 'Gender': 'M'}, 2: {'Name': 'Lara', 'Gender': 'F'}}

也不需要T，请使用参数orient='index'：

test_dict = test_df.set_index('id')[['Name','Gender']].to_dict(orient='index')
print (test_dict)
{1: {'Name': 'Peter', 'Gender': 'M'}, 2: {'Name': 'Lara', 'Gender': 'F'}}

将pandas转换为定义用于键值的列的字典

1 个答案: