Python 数据帧到不带索引的口述记录列表中

我有一个如下的数据帧

 NY       FL      IL      GA      CA
80.0    30.0    60.0    NaN     NaN
90.0    NaN     NaN     10.0    20.0

当我这样做的时候

df.apply(lambda x : x.dropna().to_dict(),axis=1)

我明白了

0    {'NY': 80.0, 'FL': 30.0, 'IL': 60.0}
1    {'NY': 90.0, 'GA': 10.0, 'CA': 20.0}
dtype: object

但我想要的是

list =  [{'NY':80,'FL':30, 'IL':60}, {'NY':90, 'GA':10, 'CA':20 }] 

---

如何实现这一点？

试试这个：

[{k:v表示d.items中的（k，v）如果不是np.isnan（v）}表示df.to_dict（orient=“rows”）]

试试这个：

[{k:v表示d.items中的（k，v）如果不是np.isnan（v）}表示d.to_dict（orient=“rows”）

只需将结果转换为tolist（）

如果所有值都是数字，结果需要整数，则添加imterminate

.astype（int）

调用：

In [1241]: df.apply(lambda x : x.dropna().astype(int).to_dict(), axis=1).tolist()
Out[1241]: [{'NY': 80, 'FL': 30, 'IL': 60}, {'NY': 90, 'GA': 10, 'CA': 20}]

---

只需转换结果

tolist（）

：

如果所有值都是数字，结果需要整数，则添加imterminate

.astype（int）

调用：

In [1241]: df.apply(lambda x : x.dropna().astype(int).to_dict(), axis=1).tolist()
Out[1241]: [{'NY': 80, 'FL': 30, 'IL': 60}, {'NY': 90, 'GA': 10, 'CA': 20}]

---

对我来说，把NaN项目放在重要的位置。我不能在

df.apply（lambda x:x.dropna（）.to_dict（），axis=1）中使用
orient='rows'
那么这就是你的代码：
[{k:v for（k，v）in d.items（），如果不是np.isnan（v）}for d.to_dict（orient=“rows”）]
对于我来说，把NaN项放在重要位置。我不能在
df.apply（lambda x:x.dropna（）.to_dict（），axis=1）中使用
orient='rows'
那么这就是你的代码：
[{k:v代表d.items（）中的（k，v）如果不是np.isnan（v）}代表df.to_dict（orient=“rows”）]
我在思考这个问题。。。但是不确定现在的输出是否需要
int
s（根据Q中的示例输出）而不是
float
s…@JonClements，我已经为这种情况添加了一个额外的更新。不确定它是否是可以构建的，但考虑的思路是
df.stack（）.astype（int）
，但在这一点上，想不出一个方便的方法，以一种高效的方式把它放到一个目录列表中…我在思考这个。。。但是不确定现在的输出是否需要
int
s（根据Q中的示例输出）而不是
float
s…@JonClements，我已经为这种情况添加了一个额外的更新。不确定它是否是可以构建的，但考虑的思路是
df.stack（）.astype（int）
，但在这一点上，想不出一个方便的方法来让它以一种高效的方式进入目录列表。。。