Python Pandas to_dict将索引类型更改为outtype='；记录'；

我试图在以下数据帧上调用to_dict函数：

作为pd进口熊猫

数据={“a”：[1,2,3,4,5]，“b”：[90,80,40,60,30]}

df=pd.DataFrame（数据）

df.将索引（）重置为命令（“r”）

但是，如果我对数据帧执行浮点操作，将索引变为浮点，则会出现问题：

（df*1.0）。将索引（）重置为命令（“r”）

是否有人可以解释上述行为或建议解决方法，或验证这是否可能是一个错误？to_dict方法中的其他输出类型都不会如上图所示改变索引

我已经在pandas 0.14和0.18（最新版本）上复制了这一点

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非常感谢

这个问题已经在github上得到了回答

我将在这里传达答案，以便将问题标记为已解决，并将其从未回答问题的列表中移除

来自Github：

与索引无关，只是数据中有任何浮点数据类型

如果查看，我们将使用DataFrame.values，它返回一个NumPy数组，该数组必须具有一个数据类型（在本例中为float64）

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该问题的解决方法是：

[x._asdict() for x in df.itertuples()]

这将生成OrderedDict对象的列表

[OrderedDict([('Index', 0), ('a', 1.0), ('b', 90)]),
 OrderedDict([('Index', 1), ('a', 2.0), ('b', 80)]),
 OrderedDict([('Index', 2), ('a', 3.0), ('b', 40)]),
 OrderedDict([('Index', 3), ('a', 4.0), ('b', 60)]),
 OrderedDict([('Index', 4), ('a', 5.0), ('b', 30)])]

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这看起来像一个bug，你应该提交一份报告

[{'a': 1.0, 'b': 90.0, 'index': 0.0},  
{'a': 2.0, 'b': 80.0, 'index': 1.0},  
{'a': 3.0, 'b': 40.0, 'index': 2.0},  
{'a': 4.0, 'b': 60.0, 'index': 3.0},  
{'a': 5.0, 'b': 30.0, 'index': 4.0}]

[x._asdict() for x in df.itertuples()]

[OrderedDict([('Index', 0), ('a', 1.0), ('b', 90)]),
 OrderedDict([('Index', 1), ('a', 2.0), ('b', 80)]),
 OrderedDict([('Index', 2), ('a', 3.0), ('b', 40)]),
 OrderedDict([('Index', 3), ('a', 4.0), ('b', 60)]),
 OrderedDict([('Index', 4), ('a', 5.0), ('b', 30)])]