pandas如何基于两列表类型列创建zip生成的字典新列

最优实现（性能最高） #

无需手动编写逐行遍历逻辑，直接使用Python原生列表推导式即可实现，性能远高于apply方案：

df['c'] = [dict(zip(ai, bi)) for ai, bi in zip(df['a'], df['b'])]

备选实现（写法简洁，性能较低） #

如果数据量较小，对性能要求不高，也可以使用pandas的apply接口实现：

df['c'] = df[['a', 'b']].apply(lambda row: dict(zip(*row)), axis=1)

性能对比 #

实测列表推导式的性能约为apply方案的18倍，测试结果如下：

%timeit [dict(zip(ai, bi)) for ai, bi in zip(df['parameter_ids'], df['parameter_values'])]
7.76 ms ± 77 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

%timeit df[['parameter_ids', 'parameter_values']].apply(lambda row: dict(zip(*row)), axis=1)
140 ms ± 2.81 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者oakca