【问题标题】：Pandas dataframe rows to dict of lists, using first value of each row as keyPandas 数据框行到列表的字典，使用每行的第一个值作为键
【发布时间】：2020-12-12 08:14:05
【问题描述】：

import pandas as pd

设置

我有一个数据框：

df = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                   'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                   'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                   'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
                   index=[0, 1, 2, 3])

即：

+----+-----+-----+-----+-----+
|    | A   | B   | C   | D   |
|----+-----+-----+-----+-----|
|  0 | A0  | B0  | C0  | D0  |
|  1 | A1  | B1  | C1  | D1  |
|  2 | A2  | B2  | C2  | D2  |
|  3 | A3  | B3  | C3  | D3  |
+----+-----+-----+-----+-----+

_{（使用print(tabulate(df, headers='keys', tablefmt='psql'))、related Q）}

问题

我想把上面的数据框转换成这个字典：

{'A0': ['A0', 'B0', 'C0', 'D0'],
 'A1': ['A1', 'B1', 'C1', 'D1'],
 'A2': ['A2', 'B2', 'C2', 'D2'],
 'A3': ['A3', 'B3', 'C3', 'D3']}

每行的第一个元素是键，数据帧的行是作为列表的 dict 的值。

解决方案

一个使用.iterrows()，其中seems bad practice：

`{row[1][0]: list(row[1]) for row in df.iterrows() for alias in row[1]}`

B 使用.groupby()(and this)：

gbdict=df.groupby('A').apply(lambda row: row.to_dict(orient='row')).to_dict()
{key: list(gbdict[key][0].values()) for key in gbdict.keys()}

它们都产生所需的输出。

问题

有没有更有效的方法来实现上述目标？

如果有办法without for 循环，即dict comprehension，那就太好了。

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas dataframe dictionary

【解决方案1】：

这样的，我觉得会比agg快~

yourdict = dict(zip(df.A,df.values.tolist()))
Out[123]: 
{'A0': ['A0', 'B0', 'C0', 'D0'],
 'A1': ['A1', 'B1', 'C1', 'D1'],
 'A2': ['A2', 'B2', 'C2', 'D2'],
 'A3': ['A3', 'B3', 'C3', 'D3']}

【讨论】：

【解决方案2】：

使用set_index 然后agg 在list 上使用axis=1 并使用Series.to_dict：

dct = df.set_index(df['A']).agg(list, axis=1).to_dict()

结果：

{'A0': ['A0', 'B0', 'C0', 'D0'],
 'A1': ['A1', 'B1', 'C1', 'D1'],
 'A2': ['A2', 'B2', 'C2', 'D2'],
 'A3': ['A3', 'B3', 'C3', 'D3']}

【讨论】：