Python Pandas DataFrame read_csv第一列作为字典中的键，第二列作为值（以简单的方式）

给定df=pandas.read的输出（somePath，header=None）：

如何将其转换为：

dict_data={
    'Name':Bambang,
    'Gender':Male,
    'Age':25
}

我可以做到，但在很大程度上：

df=pandas.read_csv(somePath,header=None)
df=df.set_index([0])
theDict=df.to_dict()
theDict=theDict[1]

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使用

pandas.read\u csv（）

或python native命令是否有一种本机的简单方法？谢谢。

假设您已经阅读了数据，并希望将其作为口述

类似这样的方法可能会奏效：

df.set_index('0').T.to_dict('records')[0]
{'Name': 'Bambang', 'Gender': 'Male', 'Age ': '25'}

此外，如果你真的想这样做，最好使用python的reader来获取你的dict，而不是先使用pandas然后使用dict的循环方式：

这是data.txt中数据的外观；我不确定这是否完全复制了您所拥有的：

data = '''    
     Name  Bambang
    Gender     Male
       Age       25'''

data


import csv

A = []
with open('data.txt', newline = '') as csvfile:
    content = csv.reader(csvfile,delimiter = ' ')
    for row in content:
        A.append([entry for entry in row if entry != ''])

dict(A)
{'Name': 'Bambang', 'Gender': 'Male', 'Age': '25'}

更新：多亏了@AMC，它从一端变得简单多了-：获取numpy值并应用dict：

 dict(df.to_numpy())
 {'Name': 'Bambang', 'Gender': 'Male', 'Age': '25'}

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使用pandas.read_csv（）是否有一种简单的方法？我不这么认为，不过您可以使用

zip（）

。删除

“（yo）

是故意的吗？另一方面，变量和函数名通常应遵循带有下划线的

小写形式。@AMC删除的内容是拼写错误，我会纠正它。至于风格，这取决于程序员，对吗？哈哈。我仍然遵循我的旧习惯，使用
小写和大写样式
。无论如何，如何实现
zip（）
您能告诉我如何使用python原生csv来实现dic吗？我不熟悉
open
。我会给你这个密码的公认答案。不管怎么说，去掉“yo”就是打字错误。你能编辑你的答案以避免混淆其他答案吗？。谢谢。这不是很复杂吗？为什么不直接使用dict（zip（））

？只需选中@AMC，它可能会简单得多：

dict（df.to_numpy（））

@sammywemmy真棒，我不知道

dict（）

会正确地将键和值与那种输入分开。虽然它可能会导致类型出现一些问题，但在这里应该没有问题。

 dict(df.to_numpy())
 {'Name': 'Bambang', 'Gender': 'Male', 'Age': '25'}