如何将Pandas DataFrame列类型转为指定格式的字典？

问题场景 #

现有如下Pandas DataFrame：

A   B   C  D
0  56  89  16  b
1  51  41  99  b
2  49   3  72  d
3  15  98  58  c
4  92  55  77  d

需要生成一个键为列名、值为字符串格式数据类型的字典。使用df.dtypes.to_dict()得到的结果包含dtype对象，不符合需求：

{'A': dtype('int64'), 'B': dtype('int64'), 'C': 'int64', 'D': dtype('O')}

期望得到的目标格式：

{'A': 'int64', 'B': 'int64', 'C': 'int64', 'D': 'object'}

解决方案 #

以下几种方法都可以实现需求：

方法1：字典推导式

遍历原字典的键值对，将每个dtype对象转换为字符串：

dtypes = {col: str(dtype) for col, dtype in df.dtypes.to_dict().items()}

方法2：利用astype(str)转换后转字典

直接对df.dtypes这个Series做字符串类型转换，再转为字典，代码更简洁：

dtypes = df.dtypes.astype(str).to_dict()

方法3：使用apply(str)转换

通过apply方法逐个将dtype转为字符串，再生成字典：

dtypes = df.dtypes.apply(str).to_dict()

以上三种方法最终都会输出符合要求的字符串格式类型字典，其中方法2和3的写法更高效简洁。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者itthrill