如何用Pandas DataFrame索引创建键为索引、值为行号的Python字典？

这里提供两种简洁的pandas实现方式，满足你将DataFrame索引映射为行号（从1开始）的需求：

方法一：字典推导式 + enumerate #

直接遍历DataFrame的索引，用enumerate指定起始计数为1，生成目标字典：

# 假设你的DataFrame名为df
id_row_mapping = {idx: row_num for row_num, idx in enumerate(df.index, start=1)}

方法二：利用pandas内置方法转换 #

先重置索引生成行号列，再转换为字典：

# 重置索引，将原索引转为普通列，同时生成从0开始的默认索引
temp_df = df.reset_index()
# 将原索引列作为键，默认索引+1作为值，转成字典
id_row_mapping = temp_df.set_index('ids')['index'].add(1).to_dict()

两种方法都能生成你需要的格式，比如对应示例数据会输出：

{
 2453453 : 1, 
 3534533 : 2, 
 6445333 : 3, 
 8998292 : 4, 
 2323433 : 5
}

内容的提问来源于stack exchange，提问作者gforce91