Python中将dataframe转换为字典的实例
发布时间：2026-10-13| 4人浏览过
本文介绍在Python中利用pandas库将DataFrame转换为字典的方法。通过set_index设置索引并结合to_dict('list')实现转置转换，可生成以列为键、值为列表的字典结构。若未设置索引，默认将按行索引生成字典，需注意区分两种输出格式。
在Python编程中，有时需要将DataFrame类型的数据转换为字典类型，以下方法可以解决这一问题。相关实现代码如下。
# encoding: utf-8
import pandas as pd
a = ['Name', 'Age', 'Gender']
b = ['Ali', '19', 'China']
data = pd.DataFrame(zip(a, b), columns=['project', 'attribute'])
print data
dict_country = data.set_index('project').T.to_dict('list')
print dict_country
代码执行后的输出结果如下所示。
project attribute
0 Name Ali
1 Age 19
2 Gender China
{'Gender': ['China'], 'Age': ['19'], 'Name': ['Ali']}
需要注意的是，在执行转置操作前必须指定索引，否则程序将使用默认索引进行转换，导致结果如下所示。
{0: ['Name', 'Ali'], 1: ['Age', '19'], 2: ['Gender', 'China']}
以上即为Python中将DataFrame转换为字典的完整示例，供读者参考。
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