將 pandas DF 轉換為格式化字典

Question

假設我有以下 dataframe：

myDF = pd.DataFrame([['A','red'],['B','green'],
       ['C','orange'],['D','purple']], columns = ['letter','color'])

如何將其重新格式化為嵌套字典，以便外部字典的鍵取自字母列，內部字典的鍵取自顏色列名，內部字典的值取自顏色欄...

    key     |     value
-----------------------------
     A        {color: red}

     B        {color: green}

     C        {color: orange}

     D        {color: purple}

我嘗試了對df.to_dict的各種嘗試，但均未成功。 如果我導出為 csv，然后使用DictReader導入，我已經設法以正確的格式獲得它，但這顯然是冗長的。

myFile = csv.DictReader(open('file.csv'))
output = {}
for row in myFile:
    key = row.pop('letter')
    if key in output:
        pass
    output[key] = row

Answer 1

嘗試這個：

myDF.set_index('letter').to_dict('index')

Output：

{'A': {'color': 'red'}, 'B': {'color': 'green'}, 'C': {'color': '橙色'}, 'D': {'color '： '紫色的'}}

Answer 2

使用 dict 理解

{row.letter: {'color': row.color} for row in myDF.itertuples()}

Output

{'A': {'color': 'red'}, 'B': {'color': 'green'}, 'C': {'color': 'orange'}, 'D': {'color': 'purple'}}

Answer 3

您可以通過將letter設置為索引並設置 orient 屬性來實現它 -

myDF.set_index("letter").to_dict(orient="index")

Answer 4

這將完成這項工作：

output_dict  = dict()
for (letter, color) in df.values:
    output_dict[letter] = {'color': color}

Answer 5

你應該試試這個

import pandas as pd
 
myDF = pd.DataFrame([['A','red'],['B','green'],
       ['C','orange'],['D','purple']], columns = ['letter','color'])

mydict = {}
for i in range(0,len(myDF)):
    mydict[myDF['letter'][i]] = myDF['color'][i]
print(mydict)

Answer:-{'A': 'red', 'B': 'green', 'C': 'orange', 'D': 'purple'}