在pandas数据框中,可以使用to_dict()
方法将数据转换为字典。然后,可以通过遍历数据框的行和列,将每个元素添加到嵌套字典中。
以下是一个示例代码,演示如何从pandas数据框创建嵌套字典:
import pandas as pd
# 创建一个示例数据框
data = {'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 将数据框转换为字典
dict_data = df.to_dict()
# 创建一个空的嵌套字典
nested_dict = {}
# 遍历数据框的行和列
for row in df.index:
nested_dict[row] = {}
for col in df.columns:
nested_dict[row][col] = dict_data[col][row]
print(nested_dict)
输出结果为:
{0: {'A': 1, 'B': 4, 'C': 7}, 1: {'A': 2, 'B': 5, 'C': 8}, 2: {'A': 3, 'B': 6, 'C': 9}}
这样,你就可以从pandas数据框创建一个嵌套字典,其中每个行和列的值都被正确地添加到了字典中。
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