DataFrame 转字典

在pandas中，有几种方法可以将DataFrame转换为字典格式。一种常用的方法是使用DataFrame的to_dict()函数。该函数将DataFrame转化为字典类型，其中每一列的值作为字典的value，而DataFrame的index作为字典的key。这样可以实现快速查询。

另一种方法是使用DataFrame自带的方法，将DataFrame转换为复合的字典格式。在这种格式中，每一列以DataFrame的index为key，每一列的值作为字典的value，然后将所有的列放在一个字典里面。例如，通过data.to_dict()可以得到如下格式的字典：{'key': {0: 'a', 1: 'b'}, 'value': {0: 1, 1: 2}}。

以下是一个示例，演示了如何将DataFrame转换为字典格式：
import pandas as pd
dic = {
'name':['张三','李四','王二','麻子','小红','小兰','小玉','小强','小娟','小明'],
'num':[802,807,801,803,806,805,808,809,800,804],
'height': [183, 161, 163, 163, 156, 186, 184, 154, 153, 174],
'weight': [87, 60, 71, 74, 45, 50, 47, 67, 49, 70],
'gender': ['男', '男', '男', '男', '女', '女', '女', '男', '女', '男'],
'age': [25, 30, 25, 26, 27, 20, 23, 26, 30, 30]
}
df = pd.DataFrame(dic)
dict_format = df.to_dict()
print(dict_format)

这样，你就可以将DataFrame转换为字典格式。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [字典和dataFrame的相互转换](https://blog.csdn.net/m0_43609475/article/details/125328938)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【Python】将Dataframe转化为字典（dict）](https://blog.csdn.net/zx1245773445/article/details/103480750)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]