能否将含多值单元格的DataFrame转换为值含列表的字典？

完全可以实现，核心是先对CustRef列做格式转换，再生成目标字典，具体操作如下：

步骤1：处理CustRef列的格式 #

针对CustRef列的每个值做判断：

• 若值包含逗号，按, 分割字符串，再将每个分割后的元素转为整数，组成列表
• 若值不包含逗号，直接转为整数

步骤2：生成目标字典 #

将处理后的CustRef值与ID对应，用ID的字符串形式作为键，处理后的值作为值构建字典

完整代码示例 #

import pandas as pd

# 构造示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'ID': [0, 1, 2],
    'CustRef': ['111', '222', '333, 444, 555, 666']
})

# 定义处理函数
def process_custref(val):
    if ', ' in val:
        return [int(x) for x in val.split(', ')]
    else:
        return int(val)

# 应用处理函数到CustRef列
df['processed_CustRef'] = df['CustRef'].apply(process_custref)

# 生成目标字典，将ID转为字符串类型
result_dict = {str(row['ID']): row['processed_CustRef'] for _, row in df.iterrows()}

print(result_dict)
# 输出：{'0': 111, '1': 222, '2': [333, 444, 555, 666]}

简化写法（用lambda表达式） #

如果不想定义单独函数，也可以用lambda表达式简化处理步骤：

df['processed_CustRef'] = df['CustRef'].apply(
    lambda x: [int(i) for i in x.split(', ')] if ', ' in x else int(x)
)

result_dict = {str(k): v for k, v in df.set_index('ID')['processed_CustRef'].to_dict().items()}

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Robsmith