pandas - 将 pandas 转换为定义用于键值的列的字典

Question

有 pandas 数据框“test_df”。我的目标是将其转换为字典。因此我运行这个:

   id   Name   Gender  Age  
0  1  'Peter'   'M'     32    
1  2  'Lara'    'F'     45   

因此我运行这个:

test_dict = test_df.set_index('id').T.to_dict()

输出是这样的:

{1: {'Name': 'Peter', 'Gender': 'M', 'Age': 32}, 2: {'Name': 'Lara', 'Gender': 'F', 'Age': 45}}

现在，我只想选择“姓名”和“性别”列作为字典键的值。我正在尝试将上面的脚本修改成这样:

test_dict = test_df.set_index('id')['Name']['Gender'].T.to_dict()

没有成功!

有什么建议吗？!

Answer 1

你非常接近，使用[['Name','Gender']]列的子集:

test_dict = test_df.set_index('id')[['Name','Gender']].T.to_dict()
print (test_dict)
{1: {'Name': 'Peter', 'Gender': 'M'}, 2: {'Name': 'Lara', 'Gender': 'F'}}

另外 T 不是必需的，使用参数 orient='index':

test_dict = test_df.set_index('id')[['Name','Gender']].to_dict(orient='index')
print (test_dict)
{1: {'Name': 'Peter', 'Gender': 'M'}, 2: {'Name': 'Lara', 'Gender': 'F'}}