如何从pandas DataFrame中创建字典列表？

我希望尝试设置一个包含特定字典的列表.我希望结构类似于以下内容：

[{'label': 'Abdelnaby, Alaa', 'value': '76001'},
{'label': 'Abdul-Aziz, Zaid', 'value': '76002'},
{'label': 'Abdul-Jabbar, Kareem', 'value': '76003'}]

目前,我提取的数据是在熊猫数据框中.以下示例……

PlayerID    Name     Current Player First Season    Last Season
76001   Abdelnaby, Alaa       0     1990            1994
76002   Abdul-Aziz, Zaid      0     1968            1977
76003   Abdul-Jabbar, Kareem  0     1969            1988
51      Abdul-Rauf, Mahmoud   0     1990            2000
1505    Abdul-Wahad, Tariq    0     1997            2003

如果这足够,请告诉我.非常感谢你的帮助！

解决方法:

选择你的列,重命名它们并用orient =’records’调用to_dict来获得一个dicts列表,

(df.reindex(['Name', 'PlayerID'], axis=1)
   .set_axis(['label', 'value'], axis=1, inplace=False)
   .to_dict('r'))    

# [{'label': 'Abdelnaby, Alaa', 'value': 76001},
#  {'label': 'Abdul-Aziz, Zaid', 'value': 76002},
#  {'label': 'Abdul-Jabbar, Kareem', 'value': 76003},
#  {'label': 'Abdul-Rauf, Mahmoud', 'value': 51},
#  {'label': 'Abdul-Wahad, Tariq', 'value': 1505}]

您可以通过将.to_dict(‘r’)更改为.to_json(orient =’records’)来输出JSON.

如果性能很重要,这里有一个带有列表理解构造的优化解决方案.

[dict(zip(('label', 'value'), r)) for r in df[['Name', 'PlayerID']].values]

# [{'label': 'Abdelnaby, Alaa', 'value': 76001},
#  {'label': 'Abdul-Aziz, Zaid', 'value': 76002},
#  {'label': 'Abdul-Jabbar, Kareem', 'value': 76003},
#  {'label': 'Abdul-Rauf, Mahmoud', 'value': 51},
#  {'label': 'Abdul-Wahad, Tariq', 'value': 1505}]