如何将包含州名与州缩写的DataFrame转换为指定格式的单一字典？

刚好碰到过类似的情况，给你几个简单直接的解决办法：

方法一：利用索引+列直接转换 #

这是最简洁的pandas原生方法，设置缩写列为索引后，直接提取州名列并转换为字典：

x = dic.set_index('Abbreviation')['State'].to_dict()

这样得到的结果就是{'AL': 'Alabama', 'AK': 'Alaska', 'AZ': 'Arizona', ...}，完全符合你的需求。

方法二：用Python内置的zip函数 #

如果不想操作DataFrame的索引，也可以用基础的Python方法，把两列的值配对后转成字典：

x = dict(zip(dic['Abbreviation'], dic['State']))

这个方法逻辑更直观，把缩写列和州名列的元素一一对应，直接构建字典。

为什么你之前的方法得到的是列表？ #

你之前用dic.set_index('Abbreviation').T.to_dict('records')时，转置（.T）后的DataFrame是一行数据，to_dict('records')的作用是把每一行转换成一个字典，然后把所有行的字典放到列表里，所以最终得到的是包含单个字典的列表。而我们只需要那一个字典，所以直接提取对应列转字典就好啦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ringtshe