如何将 pandas df 转换为列表嵌套在列表中的字典？

Question

我最近开始使用 python，现在我正在处理 API 请求。我需要将数据框转换为嵌套在列表中的列表字典。

如何转换 df:

data = {'x':  ['15.0', '42.2','43.4','89.0','45.8'],
        'y': ['10.1', '42.3','43.5','5.0','45.9']
         }

df = pd.DataFrame (data, columns = ['x','y'])

到嵌套在列表中的列表字典

{
  "Points": [
    [15.0, 10.1],    [42.2, 42.3],    [43.4, 43.5],    [89.0, 5.0],    [45.8, 45.9]
  ]
}

我尝试使用 df.to_dict 和 list 作为 orient 参数，但结果是 2 个长的 x 和 y 列表，而不是许多对列表。

对于python用户来说可能是微不足道的问题，提前感谢帮助！

Answer 1

你可以这样做：-

res = {'Points' : [[row['x'], row['y']] for i, row in df.iterrows()]}
print(res)

输出：-

{'Points': [['15.0', '10.1'], ['42.2', '42.3'], ['43.4', '43.5'], ['89.0', '5.0'], ['45.8', '45.9']]}

Answer 2

通过DataFrame.to_numpy将值转换为numpy数组，然后列表：

d = {"Points":df.to_numpy().tolist()}
#if there is more columns
#d = {"Points":df[['x','y']].to_numpy().tolist()}
print (d)
{'Points': [['15.0', '10.1'], ['42.2', '42.3'], 
            ['43.4', '43.5'], ['89.0', '5.0'], ['45.8', '45.9']]}

Answer 3

给你：

output = {}
for i, row in df.iterrows():
    output['Points'] = [[row['x'], row['y']]

print(output)