Arrays 从熊猫到带键的Json

我有一个11行1列的数据帧df。在每一行中，我都有一个数组，我会将其转换为json，但会为数组中的每个条目分配一个键

比如说,

                                                   0

 0     [1.234,1.234,2.1123,4.32212,1.2231,2.55323,1.4421]
 1     [2.21,1.234,1.31,3.121,2.22,2.32322,0.8873]

上述数据帧应成为相同的数据帧，但条目中包含json数据：

                                                      0

 0     {"0":1.234,"1":1.234,"2":2.1123,"3":4.32212,"4"1.2231,"5"2.55323,"6": 
        1.4421}
 1   {"0":2.21,"1":1.234,"2":1.31,"3":3.121,"4":2.22,"5":2.32322,"6":0.8873}

---

提前感谢。

使用

应用
方法在列单元格中循环；对于每个项目（列表），使用
枚举
添加索引（键），然后将其转换为字典：

df['0'].apply(lambda lst: dict(enumerate(lst)))

#0    {0: 1.234, 1: 1.234, 2: 2.1123, 3: 4.32212, 4:...
#1    {0: 2.21, 1: 1.234, 2: 1.31, 3: 3.121, 4: 2.22...
#Name: 0, dtype: object

使用
应用
方法在列单元格中循环；对于每个项目（列表），使用
枚举
添加索引（键），然后将其转换为字典：

df['0'].apply(lambda lst: dict(enumerate(lst)))

#0    {0: 1.234, 1: 1.234, 2: 2.1123, 3: 4.32212, 4:...
#1    {0: 2.21, 1: 1.234, 2: 1.31, 3: 3.121, 4: 2.22...
#Name: 0, dtype: object

如果要修改原始数据帧
df['0']=df['0'].apply（lambda lst:dict（enumerate（lst）））
。完美，太好了。如果要修改原始数据帧
df['0']=df['0']），则需要重新分配结果。apply（lambda lst:dict（enumerate（lst））
。完美，太好了。