如何在没有索引的熊猫中将数据框转换为字典

Question

我有一个数据框df，如下所示：

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

我想将其转换为字典。我在中使用了以下命令pandas：

dict=df.to_dict()

的输出dict给了我以下内容：

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

我不希望0在我的输出中。我相信这是由于我的dataframe中的列索引而捕获的df。我应该怎么做才能0在输出中消除（我不希望捕获索引。）预期输出：

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

Answer 1

当我看到有两列的数据集时，看到的是一个序列，而不是一个数据框。

试试这个：d = df.set_index('name')['coverage'].to_dict()它将把你的数据框转换成一个序列并输出。

但是，如果您打算有更多列而不是一个公共键，则可以将它们存储在数组中，而不是使用“ records”。d = df.to_dict('r')。`

可运行的代码：

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'))

返回值：

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

还有一件事，请尽量避免使用保留的变量名dict。

Answer 2

你可以这样做：

data.to_dict('list')

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

Answer 3

dict1 = df.to_dict('records')

要么

dict2 = df.to_dict('list')

list：键是列名，值是列数据的列表

records：每行成为一个字典，其中key是列名，value是单元格中的数据