如何将 pandas df 转换为列表嵌套在列表中的字典？

Question

我最近开始使用 python，现在我正在使用 API 请求。 我需要将 dataframe 转换为嵌套在列表中的列表字典。

如何转换df ：

data = {'x':  ['15.0', '42.2','43.4','89.0','45.8'],
        'y': ['10.1', '42.3','43.5','5.0','45.9']
         }

df = pd.DataFrame (data, columns = ['x','y'])

嵌套在列表中的列表字典

{
  "Points": [
    [15.0, 10.1],    [42.2, 42.3],    [43.4, 43.5],    [89.0, 5.0],    [45.8, 45.9]
  ]
}

我尝试将df.to_dict与 list 一起用作 orient 参数，但结果是 2 个 x 和 y 长列表，而不是许多对列表。

对于 python 用户来说可能是微不足道的问题，提前感谢您的帮助！

Answer 1

通过DataFrame.to_numpy将值转换为 numpy 数组，然后列出：

d = {"Points":df.to_numpy().tolist()}
#if there is more columns
#d = {"Points":df[['x','y']].to_numpy().tolist()}
print (d)
{'Points': [['15.0', '10.1'], ['42.2', '42.3'], 
            ['43.4', '43.5'], ['89.0', '5.0'], ['45.8', '45.9']]}

Answer 2

你可以这样做：-

res = {'Points' : [[row['x'], row['y']] for i, row in df.iterrows()]}
print(res)

Output：-

{'Points': [['15.0', '10.1'], ['42.2', '42.3'], ['43.4', '43.5'], ['89.0', '5.0'], ['45.8', '45.9']]}

Answer 3

这里是 go：

output = {}
for i, row in df.iterrows():
    output['Points'] = [[row['x'], row['y']]

print(output)