从pd dataframe Python创建嵌套字典

的方法是使用pandas库中的to_dict()函数。该函数可以将DataFrame对象转换为字典形式，其中可以选择将列名作为字典的键或者将行索引作为字典的键。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [28, 32, 25],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用to_dict()函数将DataFrame转换为嵌套字典
nested_dict = df.to_dict(orient='index')

print(nested_dict)

输出结果为：

{0: {'Name': 'Tom', 'Age': 28, 'City': 'New York'},
 1: {'Name': 'Nick', 'Age': 32, 'City': 'Paris'},
 2: {'Name': 'John', 'Age': 25, 'City': 'London'}}

在这个例子中，我们创建了一个包含姓名、年龄和城市的DataFrame对象。然后，我们使用to_dict()函数将DataFrame转换为嵌套字典。最后，我们打印输出了转换后的嵌套字典。

这种方法适用于将DataFrame对象转换为嵌套字典，其中每个字典表示DataFrame中的一行数据。字典的键可以是行索引或者列名，取决于传递给to_dict()函数的参数orient的取值。在上面的示例中，我们选择了orient='index'，表示将行索引作为字典的键。

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