以列为字典的 Pandas 数据透视表

Question

我有一个看起来像这样的数据框。只有 order 是唯一的。

vendor  order order_class    time
33       33     42        22/12/2018
33       39     189       25/12/2018
35       197    91        19/01/2019
35       22     189       18/12/2018
35       11     189       30/11/2018

如何让我的数据框看起来像这样，其中键是 order_class，值是 [(order1, time1), (order2, time2)]

vendor   dict
33       {42 : [(33, 25/12/2018)], 189 : [(39, 25/12/2018)]}
35       {91 : [(197, 19/01/2019)], 189: [(22, 18/12/2018), (11, 30/11/2018)]}

*编辑

一个订单类可以有多个(订单、时间)值，需要存储在一个列表中。

Answer 1

使用 groupby、agg 和 zip 的替代方法:

d1 = df.groupby(['vendor', 'order_class']).agg(list).reset_index(level=1)
d2 = d1.apply(lambda s: {s['order_class']: list(zip(s['order'], s['time']))}, axis=1)
d2 = d2.groupby(level=0).agg(lambda s: {k:v for d in s for k, v in d.items()}).rename('_dict').reset_index()

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 #print(d2)
vendor   dict
33       {42 : [(33, 22/12/2018)], 189 : [(39, 25/12/2018)]}
35       {91 : [(197, 19/01/2019)], 189: [(22, 18/12/2018), (11, 30/11/2018)]}