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将特定的dataframe列写入没有关联索引的字典值

,可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,将dataframe转换为字典。可以使用dataframe的to_dict()方法,设置参数orient='list',以列为键,列值为值的方式转换为字典。
  2. 创建一个空字典,用于存储特定列的值。
  3. 遍历字典的键值对,将特定列的值存储到新的字典中。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 将dataframe转换为字典
df_dict = df.to_dict(orient='list')

# 创建一个空字典,用于存储特定列的值
result_dict = {}

# 遍历字典的键值对,将特定列的值存储到新的字典中
for key, value in df_dict.items():
    if key == 'B':  # 指定特定列
        result_dict[key] = value

print(result_dict)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
{'B': [4, 5, 6]}

在这个例子中,我们将dataframe的列'B'的值存储到了新的字典中。你可以根据需要修改代码,指定不同的列名来存储不同的列值。

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