如何将pandas dataframe以索引加列名为键转换为键值对字典

方法1：pandas原生API一行实现 #

这是最简便的写法，利用stack把DataFrame转为多级索引的Series，重命名索引后直接转字典：

import pandas as pd

# 构造示例DataFrame
df = pd.DataFrame(
    {'T1': [5, 2, 10], 'T2': [1, 1.5, 12]},
    index=['apple', 'pear', 'banana']
)

# 核心转换代码
result = df.stack().rename(lambda idx: f"{idx[0]}_{idx[1]}").to_dict()

方法2：纯Python字典推导式实现 #

如果你不想依赖pandas的多级索引操作，用嵌套字典推导也可以快速实现，可读性更强：

result = {f"{row_key}_{col_key}": value 
          for row_key, row_dict in df.to_dict("index").items() 
          for col_key, value in row_dict.items()}

输出验证 #

两种方法得到的结果完全符合需求：

print(result)
# 输出：
# {'apple_T1': 5,
#  'apple_T2': 1.0,
#  'pear_T1': 2,
#  'pear_T2': 1.5,
#  'banana_T1': 10,
#  'banana_T2': 12.0}

补充说明 #

如果需要调整键的拼接规则，直接修改f-string中的拼接逻辑即可，比如把下划线替换为横杠、点号等分隔符。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Wen Yang