创建两个pandas数据框列的字典的最有效方法是什么？
组织以下pandas数据框的最有效方法是什么：
数据=
Position Letter
1 a
2 b
3 c
4 d
5 e
变成字典一样alphabet[1 : 'a', 2 : 'b', 3 : 'c', 4 : 'd', 5 : 'e']？
问题答案：
In [9]: pd.Series(df.Letter.values,index=df.Position).to_dict()
Out[9]: {1: ‘a’, 2: ‘b’, 3: ‘c’, 4: ‘d’, 5: ‘e’}
速度比较（使用Wouter方法）
In [6]: df = pd.DataFrame(randint(0,10,10000).reshape(5000,2),columns=list('AB'))
In [7]: %timeit dict(zip(df.A,df.B))
1000 loops, best of 3: 1.27 ms per loop
In [8]: %timeit pd.Series(df.A.values,index=df.B).to_dict()
1000 loops, best of 3: 987 us per loop
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1 直接创建 dict = {'name':'earth', 'port':'80'} 2 工厂方法 items=[('name','earth'),('port','80')] dict2=dict(items) dict1=dict((['name','earth'],['port','80'])) 3 fromkeys()方法 dict1={}.fromkeys(('x','y'),-1