df.to_dict()里面参数可选(‘dict’, ‘list’, ‘series’, ‘split’, ‘records’, ‘index’)
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [0.5, 0.75]}, index=['row1', 'row2']) print(df) ''' col1 col2 row1 1 0.50 row2 2 0.75 ''' df.to_dict('dict') #默认是这种形式,根据columns划分 #{'col1': {'row1': 1, 'row2': 2}, 'col2': {'row1': 0.5, 'row2': 0.75}} df.to_dict('list') #和index没有关系 #{'col1': [1, 2], 'col2': [0.5, 0.75]} df.to_dict('series') ''' {'col1': row1 1 row2 2 Name: col1, dtype: int64, 'col2': row1 0.50 row2 0.75 Name: col2, dtype: float64} ''' df.to_dict('split') #分为index和columns以及data ''' {'index': ['row1', 'row2'], 'columns': ['col1', 'col2'], 'data': [[1, 0.5], [2, 0.75]]} ''' df.to_dict('records') #根据index划分的 #[{'col1': 1, 'col2': 0.5}, {'col1': 2, 'col2': 0.75}] df.to_dict('index') #根据index划分且多了index #{'row1': {'col1': 1, 'col2': 0.5}, 'row2': {'col1': 2, 'col2': 0.75}} df.to_dict() #默认形式 #{'col1': {'row1': 1, 'row2': 2}, 'col2': {'row1': 0.5, 'row2': 0.75}}