如何通过Pandas将列表列表型字典转换为字典型字典？

给定初始字典a，需要将其转换为b的目标格式：

import pandas as pd

a = {'01AB': [["ABC",5],["XYZ",4],["LMN",1]],
     '02AB_QTY': [["Other",20],["not_Other",150],["another",15]]}

# 期望的目标格式
b = {'01AB': {"ABC":5,"XYZ":4,"LMN":1},
     '02AB_QTY': {"Other":20,"not_Other":150,"another":15}}

直接使用pd.DataFrame(a).to_dict(orient='dict')得到的结果不符合预期，会生成以索引为键的嵌套结构：

{'01AB': {0: ['ABC', 5], 1: ['XYZ', 4], 2: ['LMN', 1]}, '02AB_QTY': {0: ['Other', 20], 1: ['not_Other', 150], 2: ['another', 15]}}

解决方案：仅遍历Pandas DataFrame列实现转换 #

通过遍历DataFrame的每一列，将列内的键值对列表直接转换为字典即可：

import pandas as pd

a = {'01AB': [["ABC",5],["XYZ",4],["LMN",1]],
     '02AB_QTY': [["Other",20],["not_Other",150],["another",15]]}

df = pd.DataFrame(a)
b = {}

# 遍历DataFrame的列
for col in df.columns:
    # 将列中每个[key, value]子列表组成的序列转为字典
    b[col] = dict(df[col].tolist())

print(b)
# 输出结果：
# {'01AB': {'ABC': 5, 'XYZ': 4, 'LMN': 1}, '02AB_QTY': {'Other': 20, 'not_Other': 150, 'another': 15}}

原理说明 #

• df[col].tolist()会将当前列的所有元素（即每个[key, value]子列表）提取为一个列表序列；
• Python内置的dict()函数可以直接接收这种键值对序列，将其转换为对应的字典结构。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者NNM