将第一行数据转换为字典并删除nan值

Question

我需要将第一行转换为字典，然后删除所有“ nan”值。这行得通...

pd.Series(df.head(1).T.to_dict()[0]).dropna()

或者。这个...

df.head(1).dropna(axis=1).T.to_dict()[0]

但是还有其他方法可以实现吗？如果重要的话，数据框的类型是稀疏的。

type(df)
pandas.core.sparse.frame.SparseDataFrame

我问是因为我不认为它是pythonic的，我想必须有一种方法可以做到这一点。

Answer 1

df.iloc[0].dropna().to_dict() 

较短，不需要任何移调。

.iloc方法在提供单个行索引时返回一系列，然后将其清除空值并转换为字典。