Pandas如何将DataFrame其余列按行转为字典并保留单列

要实现保留Library列、将TaskName和Number两列的行值转为字典存入新列的需求，直接用Pandas内置的按行转字典方法即可，代码实现如下：

import pandas as pd

# 核心转换逻辑
# 1. 选中需要转字典的两列，按行（records模式）转为字典序列，赋值给新列Dict
df['Dict'] = df[['TaskName', 'Number']].to_dict('records')
# 2. 筛选需要保留的列得到最终结果
result_df = df[['Library', 'Dict']]

• 如果需要Dict列存储的是字符串格式的字典（和给出的输出示例文本格式完全一致），可以在转字典后追加序列化字符串的操作：

df['Dict'] = df[['TaskName', 'Number']].to_dict('records').apply(str)

转换后输出的result_df结构和目标格式完全匹配，示例运行效果：

Library                            Dict
0  Group 1  {'TaskName': 'A', 'Number': 1}
1  Group 2  {'TaskName': 'B', 'Number': 2}
2  Group 3  {'TaskName': 'C', 'Number': 3}
3  Group 4  {'TaskName': 'D', 'Number': 4}
4  Group 5  {'TaskName': 'A', 'Number': 5}
5  Group 6  {'TaskName': 'B', 'Number': 6}
6  Group 7  {'TaskName': 'C', 'Number': 7}

注：如果Number列需要保留字符串类型而非数值类型，可以在转换前先执行df['Number'] = df['Number'].astype(str)做类型转换。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者D P