如何从Pandas DataFrame每行生成带列名的命名数组？

首先得指出你代码里的小问题：iterrows()的返回顺序搞反啦！它的返回值是**(索引, 行数据)**，不是你写的(行数据, 索引)，这就是你打印出Series对象的原因。

先明确你的需求：把这个DataFrame

index  a  b  c
1      2  3  4
2      3  4  5

转换成[{"a":2,"b":3,"c":4},{"a":3,"b":4,"c":5}]，这里有两种简单的解决办法：

方法1：修正你的for循环 #

调整循环变量的顺序，然后用row.to_dict()把每行的Series转成字典，再收集到列表里：

import pandas as pd

# 先构造你的DataFrame
df = pd.DataFrame({'a': [2, 3], 'b': [3, 4], 'c': [4, 5]}, index=[1, 2])

result = []
for index, row in df.iterrows():
    result.append(row.to_dict())

print(result)

运行后就能得到你想要的输出。

方法2：更高效的内置方法 #

如果你的DataFrame数据量比较大，iterrows()的效率不算最优，推荐直接用Pandas的内置方法to_dict('records')，一行代码搞定：

result = df.to_dict('records')
print(result)

这个方法会直接返回每行对应的字典组成的列表，完全匹配你的需求，而且性能比手动循环好很多。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Apricot