如何将pandas列值转换为具有列名的字典

Question

我需要帮助如何正确地转换我的df从这个:

df = pd.DataFrame({'ID': ['ID no1', "ID no2", "ID no3"],
'ValueM2': ["11998","11076", "12025"],
'ValueSqFt': [129145.39718,119221.07178, 129.43600276]})

to this:——>我还需要输出双引号(")，而不是单引号(')

dfnew = pd.DataFrame({'ID': ["ID no1", "ID no2", "ID no3"],
'DataMetric': [{"ValueM2": "11998"}, {"ValueM2": "11076"}, {"ValueM2": "12025"}],
'DataImperial': [{"ValueSqFt": "129145.39718"}, {"ValueSqFt": "119221.07178"}, {"ValueSqFt": "129.43600276"}]})

Answer 1

如果只有2列需要操作，最好采用如下的手动方法:

df['ValueM2'] = [{'ValueM2': x} for x in df['ValueM2'].values]
df['ValueSqFt'] = [{"ValueSqFt": x} for x in df['ValueSqFt'].values]
df = df.rename(columns={'ValueM2': 'DataMetric', 'ValueSqFt': 'DataImperial'})

如果您想让输出带有双引号，可以使用json.dumps:

import json
df['DataMetric'] = df['DataMetric'].apply(lambda x: json.dumps(x))
df['DataImperial'] = df['DataImperial'].apply(lambda x: json.dumps(x))

或

df['DataMetric'] = df['DataMetric'].astype(str).apply(lambda x: x.replace("'", '"'))
df['DataImperial'] = df['DataImperial'].astype(str).apply(lambda x: x.replace("'", '"'))

但是这会将日期类型转换为字符串!