如何将Pandas DataFrame转换为自定义结构的嵌套字典

该转换需求完全可以实现，无需手写循环遍历，用Pandas内置方法即可一步完成。

• 核心思路：先将pair列设置为DataFrame的行索引，再调用内置的to_dict方法，传入orient='index'参数，即可自动生成外层键为pair列取值、内层为其余列键值对的嵌套字典。
• 完整实现代码：

import pandas as pd

# 构造和示例结构一致的测试DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'pair': ['158_151'],
    'number': ['0000002732'],
    'amount': [104]
})

# 执行转换
result = df.set_index('pair').to_dict(orient='index')

• 转换后输出和预期格式完全一致：

{'158_151': {'number': '0000002732', 'amount': 104}}

注意：如果需要保留number字段的前导零，必须确保该列在DataFrame中为字符串类型；若数据读取时被自动解析为整数类型，前导零会被自动丢弃，可提前通过df['number'] = df['number'].astype(str).str.zfill(10)这类方法补全前导零后再做转换。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者CodeoDE