如何使用pandas将CSV文件转换为每个键对应多个值的字典

你当前的CSV文件内容如下：

chicken, meat
veal, meat
rice, carbs
potato, carbs
carrot, veggies
mushroom, veggies
apples, fruits

当前使用的转换代码：

food = pd.read_csv('foods.csv',  header=None, index_col=1, squeeze=False).to_dict()

存在的问题：生成的字典每个键仅对应一个值，不符合预期。你期望得到的输出为：

{'carbs':['potato','rice'],
'meat':['chicken','veal'],
'veggies':['mushroom','carrot'],
'fruits':['apples']}

原代码的问题在于：将分类列设为索引后直接转字典时，重复索引对应的取值会被后续值覆盖，最终仅保留同索引的最后一个值。
你可以按分类列分组后将对应食物项转为列表，再转字典即可，修改后的代码如下：

import pandas as pd

# 读取CSV文件，指定两列的列名
df = pd.read_csv('foods.csv', header=None, names=['food', 'category'])
# 按分类分组，将同分类的食物合并为列表后转为字典
food_dict = df.groupby('category')['food'].apply(list).to_dict()

运行上述代码得到的food_dict就是你需要的结构。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者newbzzs