从数据框内容创建字典（主题作为键，嵌入作为值）

Question

包含以下内容的数据框

            0                1           2          3            4          5        

0    reviewers#0        -0.016271    0.011541    0.011903    -0.001355   0.008702

1    reviewers#1         -0.037961   0.033415    0.020643    0.004748    0.014523

2    reviewers#2         -0.019863   0.019906    0.017248    0.006216    0.008826

3    reviewers#3         -0.021029   0.016401    0.010772    0.001874    0.005772

4    reviewers#4         -0.013409   0.011703    0.011249    0.000111    0.009319

5    reviewers#5         -0.008549   0.007816    0.007859    0.000984    0.005491

6    reviewers#6         -0.01634    0.017007    0.014637    0.005241    0.008135

7    reviewers#7         -0.017075   0.016119    0.013666    0.00314     0.008786

8    reviewers#8         -0.030823   0.020217    0.012402    -0.003165   0.009643

9    reviewers#9         -0.038311   0.026252    0.017619    0.003568    0.003972

10   confiscated#0       -0.007147   0.007387    0.010867    0.000735    0.011244

11   confiscated#1       -0.016917   0.014412    0.016182    0.001859    0.015596

12   confiscated#2       -0.004854   0.004091    0.005075    -0.000566   0.00458

13   confiscated#3       -0.02642    0.021311    0.018871    -0.001843   0.017033

14   confiscated#4      -0.016161    0.013325    0.013113    -0.001036   0.011385

15   confiscated#5       -0.0131     0.0117      0.013829    -0.000861   0.01225

16   confiscated#6       -0.006454   0.005335    0.006634    -0.001038   0.006322

17   confiscated#7      -0.006855    0.005225    0.007626    -0.003071   0.009048

18   confiscated#8      -0.019227    0.015683    0.016805    -0.004709   0.019453

19   confiscated#9      -0.010685    0.011237    0.011653    0.003006    0.007464

Answer 1

听起来这就是你所追求的：import pandas as pdfrom collections import defaultdictdf = pd.DataFrame([&nbsp; &nbsp; {0: 'reviewers#0', 1: 1.0, 2: 2.0, 3: 3.0},&nbsp; &nbsp; {0: 'reviewers#1', 1: 4.0, 2: 5.0, 3: 6.0},&nbsp; &nbsp; {0: 'confiscated#0', 1: 7.0, 2: 8.0, 3: 9.0},&nbsp; &nbsp; {0: 'confiscated#1', 1: 10.0, 2: 11.0, 3: 12.0},])print(df)result = defaultdict(list)for _, values in df.iterrows():&nbsp; &nbsp; values = list(values)&nbsp; &nbsp; result[int(values[0].split('#')[1])] += [values[1:]]print(result)结果：&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;0&nbsp; &nbsp; &nbsp;1&nbsp; &nbsp; &nbsp;2&nbsp; &nbsp; &nbsp;30&nbsp; &nbsp; reviewers#0&nbsp; &nbsp;1.0&nbsp; &nbsp;2.0&nbsp; &nbsp;3.01&nbsp; &nbsp; reviewers#1&nbsp; &nbsp;4.0&nbsp; &nbsp;5.0&nbsp; &nbsp;6.02&nbsp; confiscated#0&nbsp; &nbsp;7.0&nbsp; &nbsp;8.0&nbsp; &nbsp;9.03&nbsp; confiscated#1&nbsp; 10.0&nbsp; 11.0&nbsp; 12.0defaultdict(<class 'list'>, {0: [[1.0, 2.0, 3.0], [7.0, 8.0, 9.0]], 1: [[4.0, 5.0, 6.0], [10.0, 11.0, 12.0]]})即数据框具有您描述的结构，result字典是您需要的结果吗？如果您需要defaultdict成为一个简单的字典，则需要进行一些小的更改，或者您可以将其转换 - 但这不应该是一个问题。