Python-Pandas之DataFrame转字典

参考链接： Python | 使用Pandas.drop()从DataFrame删除行/列

将DataFrame的某列数据取出来，然后转化成字典： 

import pandas as pd

data = {

    'name': ['zhangsan', 'lisi', 'wangwu', 'zhaoliu', 'qianqi', 'zhangsan'],

    'age': [18, 19, 20, 21, 22, 23],

    'city': ['beijing', 'shanghai', 'guangzhou', 'nanjing', 'changsha', 'wuhan'],

    'sex': ['man', 'women', 'man', 'women', 'man', 'women']

}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

dff = df[['name', 'age']] # 取出其中两列

dff = dff.drop_duplicates(subset=['name'], keep='first') #如果有重复项，需要去除，确定是保存那一列，否则会用后面的替换掉前面的

dff.set_index(keys='name', inplace=True) # 设置作为key的列为index

dff = dff.T #取它的转置

dic = dff.to_dict(orient='records')[0] #转化成字典，这可能会有多行，导出是一个字典类型的数组，我们取第一项就可以了

print(dic)

d = pd.Series(df.age.values,index=df.name).to_dict()

print(d)