在没有to_dict()方法的情况下,可以通过使用pandas库的iterrows()方法来遍历DataFrame的每一行,然后将每一行的数据以字典的形式存储起来。
下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 创建一个空字典用于存储数据
data_dict = {}
# 遍历DataFrame的每一行
for index, row in df.iterrows():
# 将每一行的数据以字典的形式存储
data_dict[index] = row.to_dict()
# 打印生成的字典
print(data_dict)
输出结果如下:
{0: {'A': 1, 'B': 4}, 1: {'A': 2, 'B': 5}, 2: {'A': 3, 'B': 6}}
这种方法通过遍历每一行,将每一行的数据转换成字典,并以行索引作为字典的键,可以生成一个完整的字典。
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