如何将Pandas DataFrame列转换为指定格式的字典？

以下是几种高效的实现方式，其中Pandas原生分组方法最便捷：

• 方法1：groupby + to_dict（推荐）
  利用Pandas的groupby按姓名分组，将每组的Age列转为列表后直接转成字典，一行代码完成：

  import pandas as pd
  df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'John', 'Sara', 'Sara', 'Sara', 'Peter', 'Peter'],
                      'Age': [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77]})
  
  out_dict = df.groupby('Name')['Age'].apply(list).to_dict()
  print(out_dict)
  # 输出：{'John': [11, 22], 'Peter': [66, 77], 'Sara': [33, 44, 55]}
  

• 方法2：字典推导式
  遍历分组后的结果，用字典推导式直接构建目标字典，逻辑直观：

  out_dict = {name: group['Age'].tolist() for name, group in df.groupby('Name')}
  

• 方法3：普通循环
  适合理解基础逻辑，手动遍历每行构建字典，效率低于前两种方法：

  out_dict = {}
  for _, row in df.iterrows():
      name = row['Name']
      age = row['Age']
      out_dict.setdefault(name, []).append(age)
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kahraman