Pandas Dataframe 到字典 groupby 索引

Question

我有一个包含 3 列的数据框，它们都有字符串值。数据框是这种形式：

Key Word    Synonym    Alternatives
   A          word1         NaN
   A          word2         NaN
   A          word3         word11
   B          word4         word12
   B          word5         NaN 
   B          word6         word13
   C          word7         word14
   C          word8         NaN
   C          word9         NaN
   D          word10        word15

我想要的是将其转换为字典，该字典将根据 Key Word 列进行分组，并且对于每个 key_word，返回所有相应的同义词和替代同义词。所以，A 的所有值都将引用存在于Synonym 和Alternatives 中的对应值A 等。有没有办法做到这一点？提前谢谢你。

Answer 1

我认为你需要stack 来删除NaNs，然后需要groupby 和list。最后通话to_dict：

d = df.set_index('Key').stack().groupby('Key').apply(list).to_dict()
print (d)
{'B': ['word4', 'word12', 'word5', 'word6', 'word13'], 
 'D': ['word10', 'word15'], 
 'C': ['word7', 'word14', 'word8', 'word9'], 
 'A': ['word1', 'word2', 'word3', 'word11']}