Python 从csv创建dictionary对象以作为post请求发送的更有效的方法

样本数据：

data = {'account': {0: 'ted',
1: 'ned',
2: 'bed',
3: 'fred',
4: 'med'},
'account_type': {0: 'Enterprise',
1: 'Enterprise',
2: 'Enterprise',
3: '',
4: 'Mid-Market'},
'rep': {0: 'bob', 1: 'sam', 2: 'sam', 3: 'bob', 4: 'tim'}, 
'id': {0: 5542, 1: 7118, 2: 5510, 3: 5872, 4: 5766}, 
'industry': {0: 'Electronics', 1: 'Retail', 2: '', 3: 'Books', 4: ''}}

df = pd.DataFrame(data=data)

我通过执行以下操作创建了所需的输出：

properties = {'app_id':'12345','users':[]}
for i in df.index:
    _id = np.asscalar(np.int64(df.loc[i,'id']))
    properties['users'].append(
        {
            'id': _id,
            'properties': {
                'account': df.loc[i, 'account'],
                'rep': df.loc[i, 'rep'],
                'account_type': df.loc[i, 'account_type'],
                'industry': df.loc[i, 'industry']
            }
        }
    )

---

我觉得这是难以置信的乏味，我想知道一个不需要循环的更优雅的解决方案会有什么结果

更简洁的解决方案是使用和：

使用理解：

properties = {
    'app_id': '12345',
    'users': [dict(
        id=i[0],
        properties=dict(
            account=i[1],
            rep=i[2],
            account_type=i[3],
            industry=i[4],
        )
    ) for i in zip(df.id, df.account, df.rep, df.account_type, df.industry)]
}

---

这真漂亮！你能想出任何方法来压缩列表等，这样你就不必循环了吗？

properties = {
    'app_id': '12345',
    'users': [dict(
        id=i[0],
        properties=dict(
            account=i[1],
            rep=i[2],
            account_type=i[3],
            industry=i[4],
        )
    ) for i in zip(df.id, df.account, df.rep, df.account_type, df.industry)]
}