Python 熊猫：将项目转换为dict，其中orderID是dict键

我有一份订单和物品清单。有些订单有多个项目

Orderid, Itemid
1       123
2       122
2       234
3       334
4       111
4       998
4       110

我已将它们读入数据帧。如何重塑数据帧，或使用python获得如下数据：

Orderid: [itemid, itemid, ....]
Orderid: [itemid, itemid, ....]
Orderid: [itemid, itemid, ....]
Orderid: [itemid, itemid, ....]

我尝试的是：创建一个dict，其键都是空列表，然后将相关值列表添加到每个键。但它似乎不起作用，因为运行此操作后，mydict.values（）仍然是空列表

for order in df['Order']:
    mydict[order] = []

for order in df['Order']:
    if order == mydict[order]:
        mydict[order].append(df['Item'])

您可以这样做：

>>> df.groupby('Orderid').Itemid.apply(list)
Orderid
1              [123]
2         [122, 234]
3              [334]
4    [111, 998, 110]
Name: Itemid, dtype: object

---

请注意，使用内容为容器类型（如列表）的数据帧有时会产生意外的结果。如果可能的话，将数据按行分隔，并通过

groupby

进行聚合来完成所需的计算，通常会更加平滑。为什么要这样做？在许多情况下，最好保持现有格式，并通过在orderid上分组来执行任何需要执行的操作。尝试应用apriori算法（频繁项集），并需要在我的dataset中按列显示项。BrenBarn-任何将每个项推到下一个空列的明显方式，而不是生成列表？@JeffreyJames:你想在“空”列中看到什么？这听起来像是在创造一个非表格结构，这对熊猫来说并不太合适。此外，如果您的组的大小差异很大（因为某些行中会有很多空元素），则效率会很低。很好的一点是@BrenBarn-在df.对数据进行csv'处理之后，一旦我丢失了列表字符[and]（这很好），格式实际上是可行的。我现在将尝试运行分析。再次感谢你的帮助。所有使用vstack、unstack和melt的尝试都让我一事无成：）