Python 将多列转换为字典

我有一个包含100列的pandas数据框，我想为每列创建一个字典，第一列作为键，我一直在手动执行

让我用一个示例数据框来解释

ID a b c
123琼福酒吧
789盘坝扇
278汽车自行车艇

让我们用上面的列名称ID、A、B、C来考虑上面的表。现在，我正在尝试为每个列创建字典，ID是字典的键

像下面这样

dicta={ID:a}
dictb={ID:b}
dictc={ID:c}

我目前正在做的是：

dicta=dict（zip（df['ID']，df['a']）） dicta={k:v代表k，v在dicta_u2;.items（）中}

dictb=dict（zip（df['ID']，df['b']）） dictb={k:v代表k，v在dictb_.items（）中}

dict=dict（zip（df['ID']，df['c']）） dictc={k:v代表k，v在dictc_.items（）中}

上面的代码正在获取我想要的结果，但是我必须手动为所有100列执行此操作，这不是最有效的方法

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如果我能得到一些帮助或建议，通过编写循环或函数来自动化流程，我将不胜感激。提前谢谢

设置索引

，然后使用

df.to\u dict（）

：

然后使用以下值调用该列：

d['a']

# {123: 'jon', 278: 'car', 789: 'pan'}

d['b']

# {123: 'foo', 278: 'bike', 789: 'bam'}

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这似乎是非常基本的功能。你看过Python教程了吗？（）@thebjorn，如果您觉得这是一个非常基本的功能，那么如果您能为我提供解决上述问题的方法，我将不胜感激。谢谢：）

d['a']

# {123: 'jon', 278: 'car', 789: 'pan'}

d['b']

# {123: 'foo', 278: 'bike', 789: 'bam'}