DataFrame型のデータを二重の辞書にしたい

Question

前提・実現したいこと

       A    B    C    D  
0    7     3    1     4     
1    6     8     7    5

という２行のDataFrameがある。このDataFrameを

{‘A’:[0.007e+06,0.006e+06],’B’:[0.003e+06,0.008e+06],’C’:[0.001e+06,0.007e+06],’D’:[0.004e+06,0.005e+06]}

という形に変形したい。

発生している問題・エラーメッセージ

エラーは発生していないが、目的のアウトプットにならない。
今のコードを実行すると、

{‘A’:0.007e+06,’B’:0.006e+06,’C’:0.003e+06,’D’:0.008e+06}

というアウトプットになる。

該当のソースコード

result = {}

df = pd.DataFrame(df)
column = df.columns.values
・
・
・
#xを作る処理が来る
for data in column:
　　 result[data] = x

と書いた。
xに0.007e+06・0.006e+06・・・と代入したい値が入っている。リストではなく、float型でそれぞれ入っている。

試したこと

上記のコードの実行

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

DataFrameの行ごとにデータをリストに格納したい。

Answer 1

dict の 要素がタプルで良いのであれば

df.apply(tuple).to_dict()

でいけます。

どうしてもリストにする必要があるのであれば変換してください。

以下、動作確認用サンプル

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[7,3,1,4],[6,8,7,5]], columns=['A','B','C','D'])

x = df.apply(tuple).to_dict()
print(x)
# {'D': (4, 5), 'C': (1, 7), 'B': (3, 8), 'A': (7, 6)}

y = {k:list(v) for k,v in x.items()}
print(y)
# {'D': [4, 5], 'C': [1, 7], 'B': [3, 8], 'A': [7, 6]}

Answer 2

こんな感じでいかがでしょう？

data = {"A" : [7, 6], "B" : [3, 8], "C" : [1, 7], "D" : [4, 5]}
df = pd.DataFrame(data = data)

{ col_name : item.astype(float).tolist() for col_name, item in df.iteritems()}

Comments

[退会済みユーザー]

ありがとうございます！目的のものにするにはちょっと追加しましたが、できました！！

Answer 3

d = dict()
for key, values in df.items():
    d[key] = values.tolist()

もしくは

d = {key: values.tolist() for key, values in df.items()}

でいいのかなぁ。