将 Pandas 系列转换为没有索引的字典答案

【问题标题】：Convert Pandas Series to Dictionary Without Index将 Pandas 系列转换为没有索引的字典
【发布时间】：2020-06-23 15:26:09
【问题描述】：

我需要将 Pandas 系列转换为没有索引的字典（如 pandas.DataFrame.to_dict('r')） - 代码如下：

grouped_df = df.groupby(index_column)
for key, val in tqdm(grouped):
    json_dict[key] = val.apply(lambda x: x.to_dict(), axis=1).to_dict()

目前，我得到如下输出：

{
   "15717":{
      "col1":1.61,
      "col2":1.53,
      "col3":1.0
   },
   "15718":{
      "col1":10.97,
      "col2":5.79,
      "col3":2.0
   },
   "15719":{
      "col1":15.38,
      "col2":12.81,
      "col3":1.0
   }
}

但我需要如下输出：

[
   {
      "col1":1.61,
      "col2":1.53,
      "col3":1.0
   },
   {
      "col1":10.97,
      "col2":5.79,
      "col3":2.0
   },
   {
      "col1":15.38,
      "col2":12.81,
      "col3":1.0
   }
]

感谢您的帮助！

编辑：这是原始数据框：

        col1   col2 col3
2751    5.46    1.0 1.11
2752    16.47   0.0 6.54
2753    26.51   0.0 18.25
2754    31.04   1.0 28.95
2755    36.45   0.0 32.91

【问题讨论】：

能否请您添加原始数据框，以便重现您的场景？

标签： python json pandas dictionary

【解决方案1】：

两种方法：

[v for _, v in df.to_dict(orient="index").items()]

另一个：

df.to_dict(orient="records")

无论哪种方式，输出都是：

[{'col1': 1.61, 'col2': 1.53, 'col3': 1.0},
 {'col1': 10.97, 'col2': 5.79, 'col3': 2.0},
 {'col1': 15.38, 'col2': 12.81, 'col3': 1.0}]

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以试试：

df.T.to_dict('r')

输出：

[{'col1': 1.61, 'col2': 1.53, 'col3': 1.0},
 {'col1': 10.97, 'col2': 5.79, 'col3': 2.0},
 {'col1': 15.38, 'col2': 12.81, 'col3': 1.0}]

【讨论】：