如何在一行代码中移除pandas DataFrame.to_dict输出的索引键？

我有一个包含整数/浮点数的列表v（元素数量可超过500个），执行以下代码后：

np_arr = pd.DataFrame(np.around(np.array(v), 5)).describe().to_dict()

得到的是带列索引键的嵌套字典：

{0: {'count': 2.0, 'mean': 140950000.0, 'std': 0.0, 'min': 140950000.0, '25%': 140950000.0, '50%': 140950000.0, '75%': 140950000.0, 'max': 140950000.0}}

想直接把它转换成只包含统计指标的单层字典：

{'count': 2.0, 'mean': 140950000.0, 'std': 0.0, 'min': 140950000.0, '25%': 140950000.0, '50%': 140950000.0, '75%': 140950000.0, 'max': 140950000.0}

请问能不能在一行代码里直接实现这个转换？

解决方案：可以，两种方法直接实现 #

因为你是把一维数组转成了单列DataFrame，describe()返回的结果也是单列的DataFrame，只要把这一列提取为Series再转字典即可，一行代码就能完成：

方法1：直接取列索引对应的Series

np_arr = pd.DataFrame(np.around(np.array(v), 5)).describe()[0].to_dict()

方法2：用squeeze()压缩单列DataFrame为Series

np_arr = pd.DataFrame(np.around(np.array(v), 5)).describe().squeeze().to_dict()

原理说明 #

• describe()返回的是一个DataFrame，列名对应原DataFrame的列索引（此处为0），行索引为统计指标；
• 用[0]或squeeze()可将单列DataFrame转换为以统计指标为索引的Series，调用to_dict()后直接得到以统计指标为键的单层字典。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者micho