熊猫-将数据框列转储到字典中

Question

我想将两列数据帧转储到这样的字典中：

我的数据框：

df['col1'] = pd.Series(['id_1','id_2','id_3','id_4'])
df['col2'] = pd.Series(['Name1','Name2','Name3','Name4'])

所需字典

dict = {'id_1':'Name1','id_2':'Name2','id_3':'Name3',...}

在不循环浏览行的情况下，这样做的一种好方法是什么？

Answer 1

使用df.set_index()设置字典键，仅将所需的列作为值，并在其上调用series.to_dict() ：

my_dict=df.set_index('col1')['col2'].to_dict()

或者，您可以使用zip zip 2列并在其上调用dict函数。

my_dict=dict(zip(df.col1,df.col2))

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输出：

{'id_1': 'Name1', 'id_2': 'Name2', 'id_3': 'Name3', 'id_4': 'Name4'}

PS 不要将dict用作字典名称，因为它是python内置函数。

Answer 2

另一种方法是直接在df numpy数组上调用dict 。

如果您的df有2列：

dict(df.values)

如果您的df有多于2列，只需切片要转换的2列并对其调用dict ：

dict(df[['col1', 'col2']].values)    

输出：

{'id_1': 'Name1', 'id_2': 'Name2', 'id_3': 'Name3', 'id_4': 'Name4'}