Python 数据帧中每第二列的值计算一列的值

我有这个数据框：

dummy_dataset = {'sentences': ['a','b','c','d','e','f'], 'classes': [1,2,1,3,3,2] }
dataframe = pd.DataFrame(dummy_dataset)

sentences   classes
0   a   1
1   b   2
2   c   1
3   d   3
4   e   3
5   f   2

我要找的是：

output = { 1 : ['a','c'], 2 : ['b','f'], 3: ['d','e'] }

我尝试了dict方法：

dict_count = {}

for m in range(len(dfg)):
    if dfg['classes'].iloc[m] not in dict_count:
        dict_count[dfg['classes'].iloc[m]] = [dfg['sentences'].iloc[m]]
    else:
        dict_count[dfg['classes'].iloc[m]].append(dfg['sentences'].iloc[m])

如何使用pandas

count

和

groupby

方法执行此操作？

在

classes

列和as列表中使用，然后：

---

输出：

{1: ['a', 'c'], 2: ['b', 'f'], 3: ['d', 'e']}

{1: ['a', 'c'], 2: ['b', 'f'], 3: ['d', 'e']}