使用pandas的to_dict方法报错：仅允许传入布尔值DataFrame

看来你在这里犯了个小语法失误，咱们一步步拆解问题：

错误根源 #

你先通过cols_to_retain = datacan[[...]]创建了一个包含目标列的DataFrame，但接下来用datacan[cols_to_retain]去索引原数据集的写法，是Pandas里的布尔索引语法——这种写法要求传入的必须是由布尔值组成的DataFrame/Series，而你传入的是普通的列数据，所以触发了这个报错。

修复后的完整代码 #

其实根本不需要多此一举用datacan[cols_to_retain]，直接对已经筛选好列的cols_to_retain调用to_dict()就可以了：

import pandas as pd
dataset = "C:/Users/ashik swaroop/Desktop/anaconda/Gene Dataset/acancergenecensus.csv"
datacan = pd.read_csv(dataset)
datacan = datacan.fillna(0)
# 直接获取包含指定列的DataFrame
cols_to_retain = datacan[[ "Tumour_Types_Somatic","Tumour_Types_Germline","Mutation_Types","Tissue_Type"]]
# 直接对筛选后的结果转字典
cat_dict = cols_to_retain.to_dict(orient='records')

可选优化（让代码更紧凑） #

如果你想简化步骤，也可以把列筛选和转字典合并成一行：

cat_dict = datacan[[ "Tumour_Types_Somatic","Tumour_Types_Germline","Mutation_Types","Tissue_Type"]].to_dict(orient='records')

这样就能顺利生成你需要的字典列表啦～

内容的提问来源于stack exchange，提问作者kk Ash