将dataframe列转换为嵌套python字典

我想用pandas数据框第2列（源代码）和第3列（说明）以及按第1列分组（标题）创建python字典 另外，我希望只获取提供的标题的值 标题=['test1'，'test2']

   title  source description
1  Test1    ABC  description1
2  Test2    ABC  description2
3  Test2    DEF  description3
4  Test3    XYZ  description4

output = {'Test1':{'ABC':'description1'},'Test2':{'ABC':'description2':'DEF':'description3'}

首先与for filter一起使用，然后与dicts的

系列

的lambda函数一起使用，最后：

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您可以按dataframe w.r.t.标题分组，然后使用python zip函数创建包含源代码和描述的内部字典。请查找以下相同的代码

final_dict=dict()
all_groups = df.groupby('title')
for title in titles: 
    title_group = all_groups.get_group(title)
    source_desc=dict(zip(title_group.source, title_group.description))
    final_dict[title_group] = source_desc
print(final_dict)

试试这个

result = {}

filter_ = ['Test1','Test2']

for x in df[df['title'].isin(filter_)].to_dict(orient='records'):
    result.setdefault(x['title'], {}).update({x['source']: x['description']})

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result = {}

filter_ = ['Test1','Test2']

for x in df[df['title'].isin(filter_)].to_dict(orient='records'):
    result.setdefault(x['title'], {}).update({x['source']: x['description']})

{'Test1': {'ABC': 'description1'}, 'Test2': {'ABC': 'description2', 'DEF': 'description3'}}