Python 如果列中被视为索引的值多次出现，如何从保留所有值的数据帧中获取dict？

有没有一个最佳的方法来做这样的事情

假设我有以下数据帧：

    A   B
0   1   1
1   1   2
2   2   3
3   2   4
4   2   5

我想买一本这样的字典：

{1:[1,2]，2:[3,4,5]}

请记住，列表的长度不同，因为值

1

出现两次，值

2

出现三次。如果我尝试

df.将索引（“A”）设置为dic（“列表”）

Pandas仅为A中的每个值保留B中的最后一个值，并返回以下dict：

{1:[2]，2:[5]

与

列表一起使用
用于
系列
，然后：

与
列表
一起用于
系列
，然后：

您可以按
A
分组，并将
B
中的值转换为列表：

result = {key: group['B'].tolist() for key, group in df.groupby('A')}
print(result)

输出

{1: [1, 2], 2: [3, 4, 5]}

您可以按
A
分组，并将
B
中的值转换为列表：

result = {key: group['B'].tolist() for key, group in df.groupby('A')}
print(result)

输出

{1: [1, 2], 2: [3, 4, 5]}