如何在没有索引的熊猫中将数据框转换为字典答案

【问题标题】：How to convert dataframe to dictionary in pandas WITHOUT index如何在没有索引的熊猫中将数据框转换为字典
【发布时间】：2019-03-04 00:10:13
【问题描述】：

我有一个数据框df 如下：

| name  | coverage |
|-------|----------|
| Jason | 25.1     |

我想把它转换成字典。我在pandas 中使用了以下命令：

dict=df.to_dict()

dict 的输出给了我以下信息：

{'coverage': {0: 25.1}, 'name': {0: 'Jason'}}

我不想在我的输出中出现0。我相信这是因为我的数据框df 中的列索引而被捕获的。我能做些什么来消除我的输出中的0 （我不想捕获索引。）预期输出：

{'coverage': 25.1, 'name': 'Jason'}

【问题讨论】：

标签： python pandas dictionary dataframe

【解决方案1】：

当我看到包含 2 列的数据集时，我看到的是一个系列，而不是一个数据框。

试试这个：d = df.set_index('name')['coverage'].to_dict()，它将您的数据帧转换为系列并输出。

但是，如果您的意图是拥有更多列而不是公共键，您可以将它们存储在数组中，而不是使用“记录”。 d = df.to_dict('r')。 `

可运行代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'name': ['Jason'],
    'coverage': [25.1]
})

print(df.to_dict())
print(df.set_index('name')['coverage'].to_dict())
print(df.to_dict('r'))

{'name': {0: 'Jason'}, 'coverage': {0: 25.1}}
{'Jason': 25.1}
[{'name': 'Jason', 'coverage': 25.1}]

还有一件事，尽量避免使用变量名dict，因为它是保留的。

【讨论】：

很棒的神奇变量。感谢您的回答，这正是我想要的:)
太棒了..这是我一直在寻找的答案
谢谢！ Pandas 很棒，但有时它的选择很奇怪。

【解决方案2】：

dict1 = df.to_dict('records')

或

dict2 = df.to_dict('list')

list：键是列名，值是列数据列表

records：每一行都变成一个字典，其中key是列名，value是单元格中的数据

【讨论】：

【解决方案3】：

你可以这样做：

data.to_dict('list')

#output:
#{'Feeling low in energy-slowed down': [2, 4, 2, 4]}

【讨论】：

【解决方案4】：

如果它只有 1 列，则将 1 列（它被转换为 Series）分割成一个 dict 函数

dict( myDF.iloc[:, -1] )
# [: , -1] means: return all rows, return last column)

{Jason: 25.1}

【讨论】：