Python 从数据帧创建dict的dict

我正在尝试将数据帧转换为以下格式的dict：

df
    name   age country state  pincode
0  user1  10.0      in    tn      1.0
1  user2  11.0      us    tx      2.0
2  user3  12.0      eu    fr      3.0

我目前正在通过以下声明来实现这一点：

op = {}
for i, row in df.iterrows():
    op[row['name']] = {'age':row['age'],'country':row['country'],'state':row['state'],'pincode':row['pincode']}

如果df中添加了其他列，我希望解决方案能够正常工作。例如电话号码。因为我写的语句是静态的，所以它不会在输出中给我额外的行。

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pandas中是否有内置的方法可以执行此操作？

您想先将

名称设置为索引：

df.set_index('name').to_dict('index')

输出：

{'user1': {'age': 10.0, 'country': 'in', 'state': 'tn', 'pincode': 1.0},
 'user2': {'age': 11.0, 'country': 'us', 'state': 'tx', 'pincode': 2.0},
 'user3': {'age': 12.0, 'country': 'eu', 'state': 'fr', 'pincode': 3.0}}

与
orient='index'
一起使用：

d = df.set_index('name').to_dict(orient='index')
print (d)
{'user1': {'age': 10.0, 'country': 'in', 'state': 'tn', 'pincode': 1.0}, 
 'user2': {'age': 11.0, 'country': 'us', 'state': 'tx', 'pincode': 2.0}, 
 'user3': {'age': 12.0, 'country': 'eu', 'state': 'fr', 'pincode': 3.0}}

如有可能，应省略的其他列可以在选择之前进行裁剪或选择：

d = df.set_index('name')[['age','country','state','pincode']].to_dict(orient='index')

这可能不太易读，但这里有一行字典理解：

{k:{a:b for a,b in zip(df.columns.tolist()[1:], v)}
 for k,v in zip(df['name'].to_list(), df.iloc[:,1:].to_numpy().tolist())}

还有一个问题。假设有几个列没有值。是否有快捷方式删除它们？现在，它们的值为'nan'，这起作用-{k1:{k:v代表k，v在v1.items（）中，如果pd.notnull（v）}代表k1，v1在d.items（）中。但还有其他现成的解决方案吗？@rakesh不幸没有。还有一个问题。假设有几列没有值。是否有快捷方式删除它们？现在它们的值为'nan'，例如：{'age'：10.0，'country'：'in'，'state'：'tn'，'pincode'：1.0，'ph'：nan}，我希望删除键ph
{k:{a:b for a,b in zip(df.columns.tolist()[1:], v)}
 for k,v in zip(df['name'].to_list(), df.iloc[:,1:].to_numpy().tolist())}