另一个Pandas新手问题。我想把一个DataFrame转换成字典，但是方法和DataFrame.to_dict()函数提供的方法不同。举例说明：

df = pd.DataFrame({'co':['DE','DE','FR','FR'],
                   'tp':['Lake','Forest','Lake','Forest'],
                   'area':[10,20,30,40],
                   'count':[7,5,2,3]})
df = df.set_index(['co','tp'])

之前：

area  count
co tp
DE Lake      10      7
   Forest    20      5
FR Lake      30      2
   Forest    40      3

之后：

{('DE', 'Lake', 'area'): 10,
 ('DE', 'Lake', 'count'): 7,
 ('DE', 'Forest', 'area'): 20,
 ...
 ('FR', 'Forest', 'count'): 3 }

dict键应该是由索引行+列标题组成的元组，而dict值应该是单个DataFrame值。对于上面的示例，我设法找到了以下表达式：

after = {(r[0],r[1],c):df.ix[r,c] for c in df.columns for r in df.index}

我 * 如何将这段代码推广到具有N个级别 *（而不是2个）的MultiIndex？

• • 回答我**

多亏了DSM's answer，我发现我实际上只需要使用元组连接r+(c,)，上面的二维循环就变成了N维循环：

after = {r + (c,): df.ix[r,c] for c in df.columns for r in df.index}