weather为dattaframe格式，则weather.to_dict(orient=‘list’)中设置orient=‘list’与否的区别

当你将Pandas DataFrame转换成字典时，`orient='list'`这个选项会按照列名把每一列的数据转化为嵌套的一维列表，每个子列表对应DataFrame中的一行数据。这样，整个字典看起来就像一个多层列表结构，对于列名是有序的，每一列的内容按顺序排列。

例如：

data = {
    'city': ['北京', '上海', '广州'],
    'temperature': [15, 20, 28],
    'humidity': [40, 60, 75]
}
weather = pd.DataFrame(data)

# orient='dict'
weather_dict_no_list = weather.to_dict('dict')
print(weather_dict_no_list)  # 输出：{'city': {'0': '北京', '1': '上海', '2': '广州'}, ...}

# orient='list'
weather_dict_list = weather.to_dict('list')
print(weather_dict_list)  # 输出：[['北京', 15, 40], ['上海', 20, 60], ['广州', 28, 75]]

`orient='list'`的好处是可以直接获取到每个元素的值，便于处理和分析，而`orient='dict'`则更适合需要保持列标签完整性的场景。