Python 如何在没有索引的熊猫中将数据框转换为字典
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How to convert dataframe to dictionary in pandas WITHOUT index
提问by Symphony
I have a dataframe dfas follows:
我有一个数据框df如下：
| name | coverage |
|-------|----------|
| Jason | 25.1 |
I want to convert it to a dictionary.
I used the following command in pandas:
我想把它转换成字典。我在以下命令中使用了pandas：
dict=df.to_dict()
The output of dictgave me the following:
的输出dict给了我以下内容：
{'coverage': {0: 25.1}, 'name': {0: 'Jason'}}
I do not want the 0in my output. I believe this is captured because of the column index in my dataframe df.
What can I do to eliminate 0in my output
( I do not want index to be captured.) expected output :
我不希望0在我的输出中。我相信这是由于我的数据框中的列索引而捕获的df。我可以做些什么来消除0我的输出（我不希望捕获索引。）预期输出：
{'coverage': 25.1, 'name': 'Jason'}
回答by Anton vBR
When I see your dataset with 2 columns I see a series and not a dataframe.
当我看到包含 2 列的数据集时，我看到的是一个系列而不是数据框。
Try this: d = df.set_index('name')['coverage'].to_dict()which will convert your dataframe to a series and output that.
试试这个：d = df.set_index('name')['coverage'].to_dict()这会将您的数据帧转换为一个系列并输出它。
However, if your intent is to have more columns and not a common key you could store them in an array instead using 'records'. d = df.to_dict('r').
`
但是，如果您的意图是拥有更多列而不是公共键，您可以将它们存储在一个数组中，而不是使用“记录”。d = df.to_dict('r'). `
Runnable code:
可运行代码：
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'))
Returns:
返回：
{'name': {0: 'Jason'}, 'coverage': {0: 25.1}}
{'Jason': 25.1}
[{'name': 'Jason', 'coverage': 25.1}]
And one more thing, try to avoid to use variable name dict as it is reserved.
还有一件事，尽量避免使用变量名 dict ，因为它是保留的。
回答by asimo
dict1 = df.to_dict('records')
or
或者
dict2 = df.to_dict('list')
list: keys are column names, values are lists of column data
list: 键是列名，值是列数据列表
records: each row becomes a dictionary where key is column name and value is the data in the cell
records: 每行变成一个字典，其中键是列名，值是单元格中的数据
