我有一个庞大的Pandas数据框，其结构如下例所示：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'A', 'B', 'C', 'C', 'C'], 'col2': [1, 2, 5, 2, 4, 6]})
df
col1 col2
0 A 1
1 A 2
2 B 5
3 C 2
4 C 4
5 C 6
任务是建立一个字典，其中的元素col1作为键，而对应的元素col2作为值。对于上面的示例，输出应为：
A -> [1, 2]
B -> [5]
C -> [2, 4, 6]
虽然我写了一个解决方案
from collections import defaultdict
dd = defaultdict(set)
for row in df.itertuples():
dd[row.col1].append(row.col2)
我想知道是否有人使用内置的Pandas函数了解更多的“ Python原生”解决方案。
GroupBy.apply与listfor一起使用，Series然后Series.to_dict：
d = df.groupby('col1')['col2'].apply(list).to_dict()
print (d)
{'A': [1, 2], 'B': [5], 'C': [2, 4, 6]}
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