如何将Python DataFrame数据按列分组转换为指定格式字典？

步骤1：构造示例DataFrame #

先还原你提供的DataFrame结构：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'Column A': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
    'Column B': ['Val 1', 'Val 2', 'Val A', 'Val B', 'Val C', 'Val D']
})

步骤2：分组聚合并转换为字典 #

用groupby按Column A分组，通过agg(list)将每组的Column B值聚合为列表，最后用to_dict()直接转换为目标格式的字典：

out = df.groupby('Column A')['Column B'].agg(list).to_dict()

验证结果 #

执行后输出的out即为你需要的格式：

print(out)
# 输出：{'A': ['Val 1', 'Val 2'], 'B': ['Val A', 'Val B', 'Val C', 'Val D']}

补充说明 #

透视表默认使用统计类聚合函数（如求和、均值），无法直接生成包含所有原始值的列表，而groupby+agg(list)的组合可以精准实现“按Key收集所有对应值为列表”的需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Eric Chow