Python Pandas Dataframe to Dictionary (列值到键/值)

Python Pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，它提供了强大的数据结构和数据分析工具，其中的DataFrame是Pandas中最常用的数据结构之一。

DataFrame是一个二维的表格型数据结构，类似于Excel中的表格。它由行索引和列索引组成，可以存储不同类型的数据，并且可以对数据进行灵活的操作和处理。

将DataFrame转换为字典（Dictionary）可以通过Pandas中的to_dict()方法实现。to_dict()方法可以接受不同的参数，以满足不同的需求。

如果不传递任何参数给to_dict()方法，它将返回一个字典，其中列名作为键，列值作为值。这种转换方式适用于将DataFrame的每一列转换为字典中的一个键值对。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将DataFrame转换为字典
result = df.to_dict()

print(result)

输出结果如下：

{'Name': {0: 'Alice', 1: 'Bob', 2: 'Charlie'},
 'Age': {0: 25, 1: 30, 2: 35},
 'City': {0: 'New York', 1: 'London', 2: 'Paris'}}

在转换后的字典中，每一列的列名作为键，列值以字典的形式存储，其中键为行索引，值为对应的列值。

除了默认的转换方式，to_dict()方法还支持其他参数，如orient参数可以控制字典的形式，可以选择'list'、'series'、'split'等形式。具体的参数和用法可以参考Pandas官方文档中的说明。

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