从数据框列创建python嵌套字典并将结果保存到新的DataFrame中

从数据框列创建Python嵌套字典并将结果保存到新的DataFrame中，可以通过以下步骤实现：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd

1. 创建一个示例数据框：

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

1. 创建一个空的字典，用于存储嵌套字典的结果：

nested_dict = {}

1. 遍历数据框的列，并将每列的值存储为嵌套字典的键值对：

for col in df.columns:
    nested_dict[col] = df[col].to_dict()

1. 创建一个新的数据框，将嵌套字典作为数据框的值：

new_df = pd.DataFrame({'NestedDict': [nested_dict]})

完成以上步骤后，你将得到一个新的数据框new_df，其中包含了从数据框列创建的嵌套字典。你可以根据需要进一步处理和分析这个新的数据框。

这种方法的优势是可以方便地将数据框的列转换为嵌套字典，并且可以灵活地处理不同类型的数据。它适用于需要将数据框的列转换为嵌套字典，并将结果保存到新的数据框中的场景。

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