熊猫数据框到有序字典答案

【问题标题】：panda dataframe to ordered dictionary熊猫数据框到有序字典
【发布时间】：2017-04-20 09:12:44
【问题描述】：

有一篇文章将熊猫数据框转换为字典以进行进一步处理。

执行此操作的代码是：

df = pd.read_excel(open('data/file.xlsx', 'rb'), sheetname="Sheet1")
dict = df.set_index('id').T.to_dict('dict')

产生如下内容：{column -> {index -> value}}

有没有一种快速的方法来代替这个{column -> {index -> value}} 得到这个：OrderedDict(column, value) 作为返回值？

目前，我正在使用从 pandas 生成的字典，并将这些值一一分配到有序字典中。这不是最佳方式，因为订单被打乱了

示例输入：像这样的 Excel 文件：

Unique_id | column1 | column2 | column3 | column 4
1         | 3       | 4       | 43      | 90
2         | 54      | 6       | 43      | 54

输出应该是一个有序字典，像这样：

{1:[3,4,43,90], 2:[54,6,43,54]}

【问题讨论】：

索引呢？
@MMF 请解释一下。
OrderedDict(column, value) 不考虑索引。不想保留？ ?
@MMF 没有。因为，列值将作为我的 id。没有意义
你能发布一个小的 DataFrame 并显示输出应该是什么样子吗？

标签： python pandas dictionary

【解决方案1】：

您可以使用OrderedDict 和Unique_id 列中的键来按所需顺序获取字典。以下应作为说明：

from collections import OrderedDict

# Get the unordered dictionary
unordered_dict = df.set_index('Unique_id').T.to_dict('list')

 # Then order it
ordered_dict = OrderedDict((k,unordered_dict.get(k)) for k in df.Unique_id)
# OrderedDict([(1, [3, 4, 43, 90]), (2, [54, 6, 43, 54])])

谢谢！

【讨论】：