Python 数据帧列操作和到字典的转换

我知道我的问题有很多变化。但我希望我的在某些方面有所不同，不会被标记。使用Python2.7，熊猫，字典。我有一个数据框架，非常类似于以下内容：

boxNumber     Content
[1.0, 2.0]     A
[2.0, 4.5]     B
[2.5, 3.0]     C
[1.5, 2.5]     F
[1.4, 4.5]     D
[1.3, 3.2]     E

现在我必须得到一本像{a:B，C:F，D:E}这样的字典。我用下面的方法来处理这个问题，我把它转换成了一个数据帧，删除了所有空值行

keys = ['A', 'B', 'C', 'F','D', 'E']

test1 = df[df.Content.str.match('A').shift(1).fillna(False)]
test2 = df[df.Content.str.match('C').shift(1).fillna(False)]
test3 = df[df.Content.str.match('D').shift(1).fillna(False)]
values = [test1.Content.iloc[0], test2.Content.iloc[0],test3.Content.iloc[0] 
item1 = dict(zip(keys, values))
print(item1)

我的输出是

{'A':'B', 'D':'E', 'C':'F'}

但我需要

{'A':'B', 'C':'F', 'D':'E'}

由于在Python2.7中dict是无秩序的，所以我的最终输出也变得无秩序！OrderedDict（）是不好的。它需要是一个正常的命令。有什么解决办法吗？

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还是干脆不用熊猫了？

字典本来就是无序的。因此，这两本词典是等价的。您可能想从<代码>集合模块

中考虑<代码>有序DICT<代码>

from collections import OrderedDict

OrderedDict(zip(df.Content.iloc[::2], df.Content.iloc[1::2]))

OrderedDict([(u'A', u'B'), (u'C', u'F'), (u'D', u'E')])

它的行为就像一本字典，但维持着秩序

与之相反：

dict(zip(df.Content.iloc[::2], df.Content.iloc[1::2]))

{u'A': u'B', u'C': u'F', u'D': u'E'}

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它不关心顺序。

字典天生就是无序的。因此，这两本词典是等价的。您可能想从<代码>集合模块

中考虑<代码>有序DICT<代码>

from collections import OrderedDict

OrderedDict(zip(df.Content.iloc[::2], df.Content.iloc[1::2]))

OrderedDict([(u'A', u'B'), (u'C', u'F'), (u'D', u'E')])

它的行为就像一本字典，但维持着秩序

与之相反：

dict(zip(df.Content.iloc[::2], df.Content.iloc[1::2]))

{u'A': u'B', u'C': u'F', u'D': u'E'}

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这与订单无关。

我不明白问题出在哪里

{'A'：'B'，'C'：'F'，'D'：'E'}={'A'：'B'，'D'：'E'，'C'：'F'}

为什么需要排序？因为'A'，'B'，'C'，'D'，'E'，'F'都是从PDF中提取的json…这些都是示例…A可以是名字，B可以是姓氏…然后是D，这是“年龄”…E是年龄…我不明白问题是什么

{'A'：'B'，'C'：'F'，'D'：'E'}={'A'：'B'，'D'：'E'，'C'：'F'}

为什么需要排序？因为'A'，'B'，'C'，'D'，'E'，'F'都是从PDF中提取的json…这些都是示例…A可以是名字，B可以是姓氏…然后是D，这是“年龄”…E是#年龄…除了OrderedICT之外没有其他方法了吗（）？我最后读了更多关于词典的书，这似乎是一条路…谢谢你除了一份订单之外没有别的路吗？我最后读了更多关于词典的书，这似乎是一条路…谢谢