df.to_dict()转化为字典数据

df.to_dict()里面参数可选（‘dict’, ‘list’, ‘series’, ‘split’, ‘records’, ‘index’）

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2],
                   'col2': [0.5, 0.75]},
                  index=['row1', 'row2'])
print(df)
'''
      col1  col2
row1     1  0.50
row2     2  0.75
'''
df.to_dict('dict') #默认是这种形式，根据columns划分
#{'col1': {'row1': 1, 'row2': 2}, 'col2': {'row1': 0.5, 'row2': 0.75}}

df.to_dict('list')  #和index没有关系
#{'col1': [1, 2], 'col2': [0.5, 0.75]}

df.to_dict('series') 
'''
{'col1': row1    1
 row2    2
 Name: col1, dtype: int64,
 'col2': row1    0.50
 row2    0.75
 Name: col2, dtype: float64}
'''

df.to_dict('split')  #分为index和columns以及data
'''
{'index': ['row1', 'row2'],
 'columns': ['col1', 'col2'],
 'data': [[1, 0.5], [2, 0.75]]}
'''

df.to_dict('records')  #根据index划分的
#[{'col1': 1, 'col2': 0.5}, {'col1': 2, 'col2': 0.75}]

df.to_dict('index')   #根据index划分且多了index
#{'row1': {'col1': 1, 'col2': 0.5}, 'row2': {'col1': 2, 'col2': 0.75}}

df.to_dict()  #默认形式
#{'col1': {'row1': 1, 'row2': 2}, 'col2': {'row1': 0.5, 'row2': 0.75}}