Python - 将嵌套列表转换为字典

【问题标题】：Python - Converting nested list into dictionaryPython - 将嵌套列表转换为字典
【发布时间】：2018-03-12 14:48:21
【问题描述】：

我有一个嵌套列表，如何将其转换为字典

data = [["Employee","Salary","Age","Gender"],["001",1200,25,"M"],["002",1300,28,"M"],["003",1400,32,"M"],["004",1700,44,"F"]]

字典应该读到下面的地方

dict = {'Employee':['001','002','003','004'],'Salary':[1200,1300,1400,1700],'Age':[25,28,32,44],'Gender':['M','M','M','F']}

我已尝试更改为 Pandas DataFrame 并将其转换为字典。但我正在寻找从列表到字典的直接转换

非常感谢您的帮助。期待 Python 3 中的答案

【问题讨论】：

标签： python list dictionary

【解决方案1】：

一种方法是使用zip，它依次遍历每个列表的第i个元素：

data = [["Employee","Salary","Age","Gender"],
        ["001",1200,25,"M"],
        ["002",1300,28,"M"],
        ["003",1400,32,"M"],
        ["004",1700,44,"F"]]

d = {k: v for k, *v in zip(*data)}

按照@Jean-FrançoisFabre 的建议，通过*v 解包可确保您的值是列表。

结果

{'Age': [25, 28, 32, 44],
 'Employee': ['001', '002', '003', '004'],
 'Gender': ['M', 'M', 'M', 'F'],
 'Salary': [1200, 1300, 1400, 1700]}

另一种方法是使用pandas：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0]).to_dict('list')

# {'Age': [25, 28, 32, 44],
#  'Employee': ['001', '002', '003', '004'],
#  'Gender': ['M', 'M', 'M', 'F'],
#  'Salary': [1200, 1300, 1400, 1700]}

【讨论】：