Json 在不使用pandas的情况下，将列表转换为字典以获取更大数据的更好方法是什么？

假设我从API中获得数据，比如

data = [['monday', '1:00 PM', 60 ],['tuesday', '2:00 PM', 70 ],['wednesday', '3:00 PM', 65 ]] columnNames = ["Day", "Time", "temperature"]

如何轻松地将其转换为：

data = {""Day" : ["monday", "Tuesday", "Wednesday"], "Time": ["1:00PM", "2:00PM", "3:00PM"],"temperature": [60, 70, 65]}

我试过这个：

def to_dict(name, index):
    for i in range(index, data_size): 
        name.append(data[i][index])
to_dict(day, 0)
to_dict(time,1)
to_dict(temperature,2)
_list = [day, time, temperature]
dict(zip(columnNames, _list))

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对于更大的数据集，什么是更好的python方法来执行上述操作

好的，你可以在一个语句中给出前两个列表

dict（zip（columnNames，zip（*data）））

但我不确定它是否会这么快。@alec，但我希望每个列名下都有相关数据。编辑-成功了！！！谢谢你，但我还是不确定数据的事。你能给我提供这些文件的参考资料吗？我想了解更多，很高兴它成功了

*args

只是解压参数的一种方便方法。它与本例中的

zip（数据[0]、数据[1]、数据[2]）

相同。它很有用，因为你不需要知道列表的大小，你可以在一个语句中给出前两个列表

dict（zip（columnNames，zip（*data）））

但我不确定它是否会这么快。@alec，但我希望每个列名下都有相关数据。编辑-成功了！！！谢谢你，但我还是不确定数据的事。你能给我提供这些文件的参考资料吗？我想了解更多，很高兴它成功了

*args

只是解压参数的一种方便方法。它与本例中的

zip（数据[0]、数据[1]、数据[2]）

相同。它很有用，因为您不需要知道列表的大小。