将事务数据格式的数据帧转换为列表-Python

我有一个事务格式的数据帧：

id  purchased_item
1   apple
1   banana
1   carrot
2   banana
3   apple
4   apple
4   carrot
4   diet coke
5   banana
5   carrot
6   banana
6   carrot

我想将此转换为以下内容：

[['apple', 'banana', 'carrot'],
 ['banana'],
 ['apple'],
 ['apple', 'carrot', 'diet coke'],
 ['banana', 'carrot'],
 ['banana', 'carrot']]

我试过这个：

df.groupby(['id'])['purchased_item'].apply(list)

输出如下所示：

customer_id
1                 [apple, banana, carrot]
2                                [banana]
3                                 [apple]
4              [apple, carrot, diet coke]
5                        [banana, carrot]
6                        [banana, carrot]

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下一步怎么办？还是有不同的方法？非常感谢您的帮助。

您在回复中提到的解决方案：

编辑

与@Colonel Beauvel solution比较的一些测试性能：

In [472]: %timeit [gr['purchased_item'].tolist() for n, gr in df.groupby('id')]
100 loops, best of 3: 2.1 ms per loop

In [473]: %timeit df.groupby(['id'])['purchased_item'].apply(list).values.tolist()
1000 loops, best of 3: 1.36 ms per loop

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我宁愿使用理解列表使用不同的解决方案：

[gr['purchased_item'].tolist() for n, gr in df.groupby('id')]

Out[9]:
[['apple', 'banana', 'carrot'],
 ['banana'],
 ['apple'],
 ['apple', 'carrot', 'dietcoke'],
 ['banana', 'carrot'],
 ['banana', 'carrot']]

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这里回答了这个问题：对我来说，这是一个不同的问题，因为原始数据的格式不同。所以我在寻找一个不同的解决方案。我从这里找到了一个解决方案

[gr['purchased_item'].tolist() for n, gr in df.groupby('id')]

Out[9]:
[['apple', 'banana', 'carrot'],
 ['banana'],
 ['apple'],
 ['apple', 'carrot', 'dietcoke'],
 ['banana', 'carrot'],
 ['banana', 'carrot']]