Question

我找到了这个答案Convert a Pandas DataFrame to a dictionary ，几乎可以在以下情况下使用，但我将解释为什么不这样做。

示例

nestedList = [['A', 'B'], ['A', 'C']]
df = pd.DataFrame(nestedList,columns=["1","2"])

返回以下数据框

   1  2
0  A  B
1  A  C

然后我想使用.to_dict（）转换为具有键列1和列表列2的字典

sampledict = {"A":["B","C"]}

使用链接的示例，我设置了要用作第1列的键并定向为列表的列

sampledict = df.set_index('1').T.to_dict('list')

返回

{'A': ['C']}

因为一旦您进行转置，“数据框”列就不唯一了，这在用户警告中指出：

UserWarning: DataFrame columns are not unique, some columns will be omitted.

这让我感到困惑，因此我更深入地挖掘并发现Export pandas to dictionary by combining multiple row values，我可以使用以下代码对其进行修改以得到想要的答案：

d = {}
for i in df["1"].unique():
    d[i] = [df["2"][j] for j in df[df["1"]==i].index]

返回哪个

{'A': ['B', 'C']}

哪个很棒，但是我仍然不了解他们的所作所为，因为几乎没有解释。用户能否以更冗长的方式进行解释或撰写？并可能提出更简单的解决方案？