可以通过以下步骤实现:
pandas
库的read_csv()
函数从CSV文件中读取数据框,或使用其他适合的函数读取数据。iterrows()
函数遍历数据框的每一行。iterrows()
函数返回一个迭代器,可以在循环中使用。下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 读取数据框
df = pd.read_csv('data.csv')
# 确定包含字符串的列和目标列
string_column = 'string_column'
target_column = 'target_column'
# 创建空字典
dictionary = {}
# 遍历数据框的每一行
for index, row in df.iterrows():
# 获取字符串列和目标列的值
string_value = row[string_column]
target_value = row[target_column]
# 将值添加到字典中
dictionary[string_value] = target_value
# 打印字典
print(dictionary)
在上述代码中,需要将data.csv
替换为实际的数据文件名,并将string_column
和target_column
替换为实际的列名。
这种方法适用于将Pandas数据框中的字符串列和目标列的值创建为字典。根据实际情况,可以根据需要进行修改和调整。
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