Pandas: convertir chaque ligne à un <nom de la colonne, la valeur de la ligne> dict et ajouter une nouvelle colonne

Question

j'ai une df telle que

  STATUS_ID    STATUS_NM 
0     1    A 
1     2    B 
2     3    C 
3     4    D 

Je veux effectuer une ligne par appliquer pour obtenir une clé, valeur par par pour chaque ligne dans une colonne séparée. La df finale devrait être

     STATUS 
0     {STATUS_ID:1,STATUS_NM:A} 
1     {STATUS_ID:2,STATUS_NM:B} 
2     {STATUS_ID:3,STATUS_NM:C} 
3     {STATUS_ID:4,STATUS_NM:D} 

MISE À JOUR: J'ai essayé df[cols].apply(pd.Series.to_dict, axis=1) et df[cols].apply(lambda x: x.to_dict(), axis=1) mais au lieu d'obtenir le dict réelle, je reçois <built-in method values of dict object at 0x00...

Je crois que son ma version de pandas géants à l'origine du problème . Cela a été discuté ici - https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/8735 Donc la question est de savoir s'il existe une autre façon d'effectuer la même opération pour contourner ce problème. Je ne peux pas mettre à jour ma version Pandas à 0,17

Answer 1

df['STATUS'] = df.apply(pd.Series.to_dict, axis=1) 

df 
Out: 
    STATUS_ID STATUS_NM        STATUS 
0   1   A {'STATUS_NM': 'A', 'STATUS_ID': 1} 
1   2   B {'STATUS_NM': 'B', 'STATUS_ID': 2} 
2   3   C {'STATUS_NM': 'C', 'STATUS_ID': 3} 
3   4   D {'STATUS_NM': 'D', 'STATUS_ID': 4} 

Si dans votre dataframe réel, vous avez d'autres colonnes aussi, vous devrez peut-être spécifier les colonnes que vous voulez avoir dans le dictionnaire.

cols = ['STATUS_ID', 'STATUS_NM'] 
df['STATUS'] = df[cols].apply(pd.Series.to_dict, axis=1) 

Une alternative serait itérer sur la dataframe:

lst = [] 
for _, row in df[cols].iterrows(): 
    lst.append({col: row[col] for col in cols}) 

Cela crée une liste:

[{'STATUS_ID': 1, 'STATUS_NM': 'A'}, 
{'STATUS_ID': 2, 'STATUS_NM': 'B'}, 
{'STATUS_ID': 3, 'STATUS_NM': 'C'}, 
{'STATUS_ID': 4, 'STATUS_NM': 'D'}] 

Vous pouvez directement assigner à votre dataframe:

df['STATUS'] = lst