Python pandas：将距离矩阵转换为字典，其中的元素按接近度排序

我有一个矩阵，每个点之间都有距离

Points   1    2    3  ..  n
1        0   2.4  1.6 ..  7.8 
2       2.4   0   4.9 ..  0.8 
3       1.6  4.9   0  ..  2.7
..      .....................
n       7.8  ..    ..  ..  0

我需要获得以点为键的字典，以及按接近度排序的以点为值的列表

Dictionary: 
{
   1: [3,2,..,n],
   2: [n,..,1,3],
   3: [1,n,..,2],
   ..
}

我应该迭代矩阵并对每一行排序，然后在字典中插入元素，但这是一种优雅的方式。

演示：

In [79]: d
Out[79]:
     1    2    3
1  0.0  2.4  1.6
2  2.4  0.0  4.9
3  1.6  4.9  0.0

DF显示按接近度排序的点的索引/标签（到自身的距离-第0列已删除）：

所需词典：

In [81]: (pd.DataFrame(np.take(d.columns, np.argsort(d, axis=1).iloc[:, 1:]).T, index=d.index)
            .T.to_dict('l'))
Out[81]: {1: ['3', '2'], 2: ['1', '3'], 3: ['1', '2']}

---

如果你有一本字典，你不会没有顺序吗？顺序是字典中的值列表，不是键。我需要对每个关键点按距离排序。

In [81]: (pd.DataFrame(np.take(d.columns, np.argsort(d, axis=1).iloc[:, 1:]).T, index=d.index)
            .T.to_dict('l'))
Out[81]: {1: ['3', '2'], 2: ['1', '3'], 3: ['1', '2']}