按自定义规则将DataFrame转换为字典：以node列为键、label列为值

直接用pandas内置的接口一行就能实现需求：

# 假设你的DataFrame变量名为df
res = df.set_index('node')['label'].to_dict()

拿你给出的示例数据运行后，得到的字典结果如下：

{254: False, 255: False, 256: False, 260: False, 261: False}

如果你的node列存在重复值，上面的写法会默认用最后出现的条目覆盖之前的同键值。如果需要保留同一个node对应的所有label，可以改用分组的写法：

res = df.groupby('node')['label'].apply(list).to_dict()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者wellsinsideout