如何修改pandas代码将CSV数据转换为指定格式的字典？

解决方案 #

你可以先将starting_airport列设置为索引，筛选需要保留的字段后再调用to_dict方法，指定orient参数为index即可。
注意你读取数据时定义的时间列名为time，目标格式里对应键为average_time_taken，需要先做一次列重命名：

import pandas as pd

# 原有读取逻辑不变
flightinfo = pd.read_csv('flightdata.csv',quotechar='"',names=['starting_airport', 'destination_airport', 'airline', 'time', 'start_state','end_state'], header=None)

# 重命名时间列，筛选需要的字段后转字典
flightinfodict = (
    flightinfo.rename(columns={'time': 'average_time_taken'})
    .set_index('starting_airport')
    [['destination_airport', 'airline', 'average_time_taken']]
    .to_dict('index')
)

如果你的数据存在同一出发机场对应多条航线的情况，上述方法会默认保留最后一条对应记录。如果你需要更灵活的自定义逻辑，也可以用字典推导式实现：

flightinfodict = {
    row['starting_airport']: {
        'destination_airport': row['destination_airport'],
        'airline': row['airline'],
        'average_time_taken': row['time']
    } for _, row in flightinfo.iterrows()
}

两种方法输出的结果都和你需要的目标格式完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Obito8750