也许您可以使用to_dict：

>>> tuple(df.set_index('Category')['Count'].to_dict().items())
(('PD', 1), ('SE', 3), ('COL', 1), ('OTH', 1), ('DP-PD', 1))

如果您的输出必须是一个元组，并且您想提取一个键，则可以用途：

count = tuple(df.set_index('Category')['Count'].to_dict().items())
print(dict(count)['PD'])

# Output
1

# import pandas library
import pandas as pd

# dictionary
dict = {'Location': ['Duliajan Area', 'Duliajan Area',
            'HAPJAN', 'HAPJAN'],
        'Category': ['PD', 'SE', 
              'COL', 'OTH']
         'Count': [1, 3,
                   1, 1]}

# create a dataframe object
df = pd.DataFrame(dict)

# show the dataframe
print(df)

# list of values of 'category' column
category_list = df['Category'].tolist()

# show the list
print(category_list)

为此，您可以使用panda库，也可以使用for循环来循环列的长度，您可以使用.shape方法来找到长度。要获得(SE - 3),(PD - 1)，您可以使用f"({category_column[i]}-{count_column[i]})"
所以你的最终代码应该是：进口Pandas当PD

df = pd.read_csv("file3.csv")
category_column = df[" Category"]
count_column = df[" Count"]
num_rows = df.shape[0]
new_list = []
for i in range(num_rows):
    new_list.append(f"({category_column[i]}-{count_column[i]})")