将大型Pandas DataFrame转换为特定结构字典的最快方法

直接使用pandas内置的分组聚合操作，完全避免低效的Python循环，代码如下：

# 基础版本：保留所有视频（包括重复）
result_dict = df.groupby('author')['video'].agg(list).to_dict()

如果需要对每个作者的视频列表去重，且希望保留视频首次出现的顺序，可以用：

# 去重并保持顺序版本
result_dict = df.groupby('author')['video'].agg(lambda x: list(dict.fromkeys(x))).to_dict()

为什么这个方法高效？ #

pandas的groupby是底层优化过的操作（基于C实现），能批量处理分组逻辑，相比手动循环逐个筛选作者的方式，性能提升几个数量级，完全适配你4000万行数据、400万唯一作者的场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者norberto