可以通过以下步骤实现:
import pandas as pd
from collections import defaultdict
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Age': [25, 30, 35],
'City': ['New York', 'London', 'Paris']})
def dataframe_to_dict(df):
result_dict = defaultdict(dict)
for index, row in df.iterrows():
for column in df.columns:
result_dict[index][column] = row[column]
return dict(result_dict)
result = dataframe_to_dict(df)
print(result)
输出结果如下:
{0: {'Name': 'Alice', 'Age': 25, 'City': 'New York'},
1: {'Name': 'Bob', 'Age': 30, 'City': 'London'},
2: {'Name': 'Charlie', 'Age': 35, 'City': 'Paris'}}
这里的结果是一个字典,其中键是DataFrame的索引,值是包含每行数据的子字典。每个子字典的键是DataFrame的列名,值是对应的数据。
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