从索引和列 pandas 创建字典 - Python

当处理 pandas 数据框时，我们很可能需要从数据框的索引和列创建出一个字典。这在很多数据处理和分析的场景中非常有用。在本篇文章中，我们将介绍如何使用 pandas 创建字典。

创建数据框

首先，我们需要创建一个数据框用来进行索引和列的字典创建。在这里，我们创建一个简单的数据框来演示。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

print(df)

输出结果如下：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

从索引创建字典

我们可以使用 to_dict 方法来从数据框的索引创建字典。该方法默认情况下将使用索引的值作为字典的键。

index_dict = df.index.to_dict()
print(index_dict)

输出结果如下：

{0: 0, 1: 1, 2: 2}

从列创建字典

要从数据框的列创建字典，我们需要使用 set_index 方法将需要作为字典键的列设置为索引，并使用 to_dict 方法来生成字典。

col_dict = df.set_index('A')['B'].to_dict()
print(col_dict)

输出结果如下：

{1: 4, 2: 5, 3: 6}

从索引和列创建字典

我们可以将两个字典合并以从数据框的索引和列创建字典。

combined_dict = {**index_dict, **col_dict}
print(combined_dict)

输出结果如下：

{0: 0, 1: 1, 2: 2, 1: 4, 2: 5, 3: 6}

总结

通过以上介绍，我们可以发现，使用 pandas 从数据框的索引和列创建字典非常简单。这在许多场景中都非常有用。我们可以使用 to_dict 方法从索引或列创建字典，并使用 set_index 方法将需要作为字典键的列设置为索引。最后，我们可以将字典合并来创建一个包含索引和列的字典。