Pandas Dataframe到字典groupby索引

Question

我有一个包含3列的数据框，所有这些都有字符串值。 数据框具有以下形式：

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

我想要的是将它转换为字典，它将根据Key Word列进行分组，并为每个key_word返回所有相应的同义词和替代同义词。 因此， A所有值都Synonym和A Alternatives中存在的相应值。有没有办法做到这一点？ 先感谢您。

Answer 1

我认为你需要stack用于丢弃NaN ，然后groupby用于list 。 最后一次调用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']}