Pandas: convert jede Zeile zu einem <Spaltennamen, Zeilenwert> dict und fügen Sie als neue Spalte

Question

Ich habe eine df so dass

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

Ich möchte eine Reihe auszuführen, indem wenden Sie einen Schlüssel zu erhalten, Wert Par für jede Zeile in einer separaten Spalte. Die endgültige df sollte

sein

     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} 

UPDATE: Ich habe versucht, df[cols].apply(pd.Series.to_dict, axis=1) und df[cols].apply(lambda x: x.to_dict(), axis=1) aber statt der tatsächlichen dict bekommen, erhalte ich <built-in method values of dict object at 0x00...

ich seine meine Version von Pandas glauben, dass das Problem verursacht . Dies wurde hier diskutiert - https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/8735 So ist die Frage, ob es eine andere Möglichkeit gibt, die gleiche Operation unter Umgehung dieses Problems durchzuführen. Ich kann nicht meine Pandas Version 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} 

aktualisieren Wenn in Ihrem realen Datenrahmen auch Sie anderen Spalten haben, können Sie die Spalten angeben, müssen Sie im Wörterbuch haben wollen.

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

Eine Alternative wäre über den Datenrahmen Iterieren sein:

df['STATUS'] = lst