Python 在按索引定向的嵌套字典中获取键和值的列表

我有一个Excel文件，其结构如下：

name age status
anna 35 single
petr 27 married

{'anna': {'age':35}, {'status': 'single'}},
{'petr': {'age':27}, {'status': 'married'}}

我已将此类文件转换为嵌套字典，其结构如下：

name age status
anna 35 single
petr 27 married

{'anna': {'age':35}, {'status': 'single'}},
{'petr': {'age':27}, {'status': 'married'}}

使用熊猫：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('path/to/file')
df.set_index('name',  inplace=True)
print(df.to_dict(orient='index'))

但是现在运行

list（df.keys（））

时，它会返回字典中所有键的列表（“年龄”、“状态”等），但不会返回“名称”

我的最终目标是通过键入名称返回所有键和值

有可能吗？或者我应该使用其他方法导入数据以实现目标？最终我还是应该去查字典，因为我会用一个键将它与其他字典合并。

试试这个：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('path/to/file')
df[df['name']=='anna'] #Get all details of anna
df[df['name']=='petr'] #Get all details of petr

---

给定excel中的数据框，您应该执行以下操作以获得所需的内容：

resulting_dict = {}

for name, info in df.groupby('name').apply(lambda x: x.to_dict()).iteritems():
    stats = {}
    for key, values in info.items():
        if key != 'name':
            value = list(values.values())[0]
            stats[key] = value
    resulting_dict[name] = stats

---

我想您需要参数

drop=False

来表示不删除列

Name

：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('path/to/file')

df.set_index('name',  inplace=True, drop=False)
print (df)
      name  age   status
name                    
anna  anna   35   single
petr  petr   27  married

d = df.to_dict(orient='index')
print (d)
{'anna': {'age': 35, 'status': 'single', 'name': 'anna'}, 
 'petr': {'age': 27, 'status': 'married', 'name': 'petr'}}

print (list(df.keys()))
['name', 'age', 'status']

---

谢谢你，但我应该把它作为一本字典来保存，并以某种方式将“name”变成一个普通键：

my_dict=df.set_index（'name'）.transpose（）。to_dict（orient='list'）

然后使用

my_dict['anna']

和

my_dict[

petr`]它返回我：

UserWarning:DataFrame列不是唯一的，有些列将被省略。“列将被忽略。”，UserWarning）

尽管列是唯一的