python - 如何将 pandas DataFrame 转换为省略 NaN 值的字典列表？

Question

这个问题类似于Pandas DataFrame to List of Dictionaries ，除了 DataFrame 不是“完整的”:其中有一些 nan 值。假设我从字典列表中生成一个 DataFrame，如下所示:

import pandas as pd

data = [{'foo': 1, 'bar': 2}, {'foo': 3}]
df = pd.DataFrame(data)

因此生成的 df 看起来像

   bar  foo
0  2.0    1
1  NaN    3

我想要一个将 df 变回原始 data 字典列表的函数。不幸的是，

assert df.to_dict('records') == data

失败是因为前者是

[{'bar': 2.0, 'foo': 1.0}, {'bar': nan, 'foo': 3.0}]

在第二项中使用额外的 'bar': nan 键值对。我怎样才能取回原始的数据？

Answer 1

还有另一种方法:

df.T.apply(lambda x: x.dropna().to_dict()).tolist()

输出:

[{'bar': 2.0, 'foo': 1.0}, {'foo': 3.0}]