如何使用熊猫将csv转换为字典

Posted 2023-02-24

【中文标题】如何使用熊猫将csv转换为字典

【英文标题】：how to convert csv to dictionary using pandas

【发布时间】：2014-05-28 05:50:25

【问题描述】：

如何使用 pandas 将 csv 转换为字典？例如，我有 2 列，希望 column1 成为键，column2 成为值。我的数据如下所示：

"name","position"
"UCLA","73"
"SUNY","36"

cols = ['name', 'position']
df = pd.read_csv(filename, names = cols)

【参考方案1】：

由于示例 csv-data 的第一行是“标题”， 您可以使用pandas.read_csv() 的squeeze 关键字将其读为pd.Series：

>>> pd.read_csv(filename, index_col=0, header=None, squeeze=True).to_dict()
'UCLA': 73, 'SUNY': 36

如果您还想包含第一行，请删除 header 关键字（或将其设置为 None）。

【讨论】：

请问为什么squeeze，好吗？

因为它读取 2 列 CSV 作为序列，正如解释的那样，它具有 to_dict() 方法，因此它应该比填充完整数据框和 压缩更有效>（接受的答案）。

【参考方案2】：

将列转换为列表，然后压缩并转换为字典：

In [37]:

df = pd.DataFrame('col1':['first','second','third'], 'col2':np.random.rand(3))
print(df)
dict(zip(list(df.col1), list(df.col2)))
     col1      col2
0   first  0.278247
1  second  0.459753
2   third  0.151873

[3 rows x 2 columns]
Out[37]:
'third': 0.15187291615699894,
 'first': 0.27824681093923298,
 'second': 0.4597530377539677

【参考方案3】：

ankostis answer 在我看来是当您在磁盘上有文件时最优雅的解决方案。

但是，如果您不想或不能走从文件系统保存和加载的弯路，您也可以这样做：

df = pd.DataFrame("name": [73, 36], "position" : ["UCLA", "SUNY"])

series = df["position"]
series.index = df["name"]
series.to_dict()

结果：

'UCLA': 73, 'SUNY': 36