pandasのSeriesを辞書型に変換する3つの方法

以前書いた、 DataFrameの2列の値からdictを作る に近い話です。
今回の対象は Dataframeではなく Series。
元々、辞書と同じようにSeries[kye]で、値を取り出すことができるので、
DataFrameに比べて辞書型に変換するニーズも少ないと思うのですが、
to_dict() メソッドを持ってることを最近知ったのでこの記事を書きました。

まず、サンプルルとなるデータを作ります。

import pandas as pd
data = pd.Series({chr(i): i for i in range(97, 105)})
print(data)
"""
a     97
b     98
c     99
d    100
e    101
f    102
g    103
h    104
dtype: int64
"""

それでは、これを3種類の方法で辞書に変換してみましょう。
それぞれ、内包表記を使う方法(昔よく使っていた。)、 to_dict()を使う方法、 dict()にいれてしまう方法（一番楽）です。

print({k: v for k, v in chr_codes.items()})
# {'a': 97, 'b': 98, 'c': 99, 'd': 100, 'e': 101, 'f': 102, 'g': 103, 'h': 104}

print(chr_codes.to_dict())
# {'a': 97, 'b': 98, 'c': 99, 'd': 100, 'e': 101, 'f': 102, 'g': 103, 'h': 104}

print(dict(chr_codes))
# {'a': 97, 'b': 98, 'c': 99, 'd': 100, 'e': 101, 'f': 102, 'g': 103, 'h': 104}

dictに変換するメリットとして、dictならgetメソッドが使えて、keyの中に取りたい値がない場合のデフォルト値の設定もできますよっていう話を
最後に書こうと思っていたのですが、
Seriesにも getメソッドは用意されていて、ほぼ同じように動作するようでした。
pandas.Series.get

どちらかというと、辞書に変換する方法よりも辞書に変換しなくても
同じように使えるってことを覚えておいた方が有益に思います。