Python 从group by（熊猫）中的多个列创建字典

我的数据框有“id_one”，每个id可以有多个“id_two”。每个id_two还具有许多存储在其他列中的描述性特征。 下面是一个示例数据集

d = {'id_one' : pd.Series([123, 123, 123]),
     'id_two' : pd.Series([456, 567, 678]),
     'descriptor' : pd.Series(['blue','yellow', 'green'])}

df = pd.DataFrame(d)

我需要以每'id_one'一行的形式获取数据帧，其中在'col a'中存储'id_one'，在'col b'中存储'id_two'的所有值作为字典键，相应的描述符作为字典值存储

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非常感谢您的帮助。

这就是您要找的吗

df.groupby('id_one').apply(lambda x: dict(zip(x['id_two'], x['descriptor']))).reset_index().rename(columns={"id_one":"col a", 0:"col b"})
#    col a                                          col b
# 0    123  {456: u'blue', 678: u'green', 567: u'yellow'}

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这就是你要找的吗

df.groupby('id_one').apply(lambda x: dict(zip(x['id_two'], x['descriptor']))).reset_index().rename(columns={"id_one":"col a", 0:"col b"})
#    col a                                          col b
# 0    123  {456: u'blue', 678: u'green', 567: u'yellow'}