将 pandas 转换为定义用于键值的列的字典

Posted 2023-03-11

【中文标题】将 pandas 转换为定义用于键值的列的字典

【英文标题】：Convert pandas to dictionary defining the columns used fo the key values

【发布时间】：2017-04-28 13:04:30

【问题描述】：

有熊猫数据框“test_df”。我的目标是将其转换为字典。因此我运行这个：

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

因此我运行这个：

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，我只想选择“姓名”和“性别”列作为字典键的值。我正在尝试将上面的脚本修改成这样：

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

没有成功！

有什么建议吗？！

【参考方案1】：

你非常接近，使用subset列[['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'

另外T不是必须的，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'

【讨论】：

正确答案！非常感谢！

感谢您的评论。如果我的回答有帮助，请不要忘记accept。谢谢。

这对我有用：node_df.set_index('kegg_cid')[['name', 'wt', 'vis']].T.to_dict('dict')。这给了我一个字典形式为 'c00022': 'name': 'pyruvate', 'vis': 1, 'wt': 1, 'c00024': 'name': 'acetyl-CoA ', 'vis': 1, 'wt': 1, ...，其中第一列给出了键。 ' - 引用的字符串都是 df 列，所以我需要转置数据帧（参见***.com/a/56607013/1904943）；我的数据框中还有其他列（'node'，...），我忽略了（或者，您可以对列进行切片以仅使用所需数据导出 df）。