如何在pandas中将DataFrame转换为字典，不包括索引

Question

我有一个数据框 df，如下所示：

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

我想将它转换成字典。 我在 pandas 中使用了以下命令：

dict=df.to_dict()

< p> dict 的输出结果如下：

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

我不希望在输出结果中出现0，我认为这是由于我的数据框df中的列索引所导致的。我该怎么做才能消除输出结果中的0？（我不希望索引被捕捉。）期望输出：

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

- Symphony

Answer 1

dict1 = df.to_dict('records')

或者

dict2 = df.to_dict('list')

列表：键为列名，值为列数据的列表

记录：每一行都变成一个字典，其中键是列名，值是单元格中的数据

- asimo

Answer 2

当我看到你的数据集有2列时，我看到的是一个系列而不是一个数据帧。

尝试这样做：d = df.set_index('name')['coverage'].to_dict()，这将把你的数据帧转换为一个系列并输出。

然而，如果你的意图是拥有更多的列而不是一个共同的键，你可以使用'records'将它们存储在一个数组中。 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('records'))

返回：

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

还有一件事，请尽量避免使用变量名dict，因为它是保留字。

更新于2013年11月1日。现在根据评论使用'records'代替'r'。

- Anton vBR

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太好了，魔法变量。感谢您的回答，这正是我需要的 :) - user528025

太棒了..这就是我在寻找的答案。 - Deepak

谢谢！Pandas很棒，但有时候它的选择非常奇怪。 - Julek

这刚好解决了我几个小时以来一直存在的问题。谢谢。 - artemis

df.to_dict('r') 不再起作用。它会引发 ValueError(f"orient '{orient}' not understood")。df.to_dict('records') 似乎可以产生结果（正如其他答案所说）。 - Baza86

Answer 3

您可以像这样做：

data.to_dict('list')

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

- Ch Usman

Answer 4

如果只有一列，切片这一列（它会被转换为Series），并用dict函数包装。

dict( myDF.iloc[:, -1] )
# [: , -1] means: return all rows, return last column)

{Jason: 25.1}

- jon rios

Answer 5

zip应该是另一个选择 dict = dict(zip（df ['name']，df ['coverage']）)

- Long Yang

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目标是使用列标签作为字典键，但这样做并不行。 - AlexK