Python 如何将数据帧转换为以下格式的嵌套字典

somone能否帮助我将上面的dataframe转换为Python中的以下字典，其中列名作为第一个键，字典中的键作为某些列的列值，值作为另一列的列值

对多索引系列使用and list，然后创建嵌套字典：

{2:{'b':[1,6,8,10,11]},3:{'b':[1,6,10],'a':[8,11]},4:{'c':[1,6,10],'b':[8,11]}}

或创建要列出的系列字典和聚合索引：

s = df.melt('loc_id').groupby(['variable','value'])['loc_id'].agg(list)

d = {level: s.xs(level).to_dict() for level in s.index.levels[0]}
print (d)
{'2': {'b': [1, 1, 6, 8, 10, 11]}, 
 '3': {'a': [8, 11], 'b': [1, 1, 6, 10]}, 
 '4': {'b': [8, 11], 'c': [1, 1, 6, 10]}}

对多索引系列使用and list，然后创建嵌套字典：

{2:{'b':[1,6,8,10,11]},3:{'b':[1,6,10],'a':[8,11]},4:{'c':[1,6,10],'b':[8,11]}}

或创建要列出的系列字典和聚合索引：

s = df.melt('loc_id').groupby(['variable','value'])['loc_id'].agg(list)

d = {level: s.xs(level).to_dict() for level in s.index.levels[0]}
print (d)
{'2': {'b': [1, 1, 6, 8, 10, 11]}, 
 '3': {'a': [8, 11], 'b': [1, 1, 6, 10]}, 
 '4': {'b': [8, 11], 'c': [1, 1, 6, 10]}}

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请不要发布代码或数据帧的图像，共享实际的数据帧以便我们可以复制/粘贴它。您的问题是什么？所以，这不是一个代码服务网站…请不要发布代码或数据帧的图像，共享实际的数据帧，以便我们可以复制/粘贴它。您的问题是什么？所以不是一个代码服务网站。。。