尝试使用Zip

df = pd.read_csv("file")
d= dict([(i,[a,b,c ]) for i, a,b,c in zip(df.ID, df.A,df.B,df.C)])
print d

输出:

{'p': [1, 3, 2], 'q': [4, 3, 2], 'r': [4, 0, 9]}

如果你不介意字典值是元组，你可以使用itertuples:

>>> {x[0]: x[1:] for x in df.itertuples(index=False)}
{'p': (1, 3, 2), 'q': (4, 3, 2), 'r': (4, 0, 9)}

使用这种方法，dataframe的列将是键，而dataframe的系列将是值。

data_dict = dict()
for col in dataframe.columns:
    data_dict[col] = dataframe[col].values.tolist()

DataFrame.to_dict()将DataFrame转换为字典。

例子

>>> df = pd.DataFrame(
    {'col1': [1, 2], 'col2': [0.5, 0.75]}, index=['a', 'b'])
>>> df
   col1  col2
a     1   0.1
b     2   0.2
>>> df.to_dict()
{'col1': {'a': 1, 'b': 2}, 'col2': {'a': 0.5, 'b': 0.75}}

详见本文档

大多数答案都不能处理ID在数据框架中可能存在多次的情况。如果ID可以在Dataframe df中复制，你想使用一个列表来存储值(也就是列表的列表)，按ID分组:

{k: [g['A'].tolist(), g['B'].tolist(), g['C'].tolist()] for k,g in df.groupby('ID')}

尝试使用Zip

df = pd.read_csv("file")
d= dict([(i,[a,b,c ]) for i, a,b,c in zip(df.ID, df.A,df.B,df.C)])
print d

输出:

{'p': [1, 3, 2], 'q': [4, 3, 2], 'r': [4, 0, 9]}