我有以下數(shù)據(jù)框 (product.csv)，我想將其轉(zhuǎn)換為矢量表示：product_id,value111,3000121,2500131,3500141,1000111,3300151,2000161,2300171,1300181,1500191,4500121,6000121,1100我的預(yù)期輸出應(yīng)該包括所有行，包括重復(fù)的 product_ids 并且完全按照下面的矢量形式：[111:3000; 121:2500; 131:3500；141:1000；111:3300; 151:2000; 161:2300；171:1300; 181:1500; 191:4500; 121:6000; 121:1100]到目前為止，這是我嘗試過(guò)的：import pandas as pddf = pd.read_csv('product.csv') #, index_col=0, sep=','my_dict_indx = df.set_index('product_id')['value'].to_dict()print(my_dict_indx)my_dict_zip = dict(zip(df.product_id, df.value))print(my_dict_zip)my_dict_groupby = df.groupby(level=0).apply(lambda x: x.to_dict('r')).to_dict()print(my_dict_groupby)但是，兩者my_dict_indx = df.set_index('product_id')['value'].to_dict()都給my_dict_zip = dict(zip(df.product_id, df.value))我以下輸出但排除重復(fù)的 product_ids 111 和 121，不返回正確的順序（例如，輸出以 161:2300 而不是 111:3000 開(kāi)頭）：{161: 2300, 131: 3500, 171: 1300, 141: 1000, 111: 3300, 181: 1500, 151: 2000, 121: 1100, 191: 4500}另一方面，在my_dict_groupby = df.groupby(level=0).apply(lambda x: x.to_dict('r')).to_dict()下面給出了正確的記錄數(shù)和正確的順序，但包括不必要的列索引、列名，并且沒(méi)有矢量表示。{0: [{'product_id': 111, 'value': 3000}], 1: [{'product_id': 121, 'value': 2500}], 2: [{'product_id': 131, 'value' : 3500}], 3: [{'product_id': 141, 'value': 1000}], 4: [{'product_id': 111, 'value': 3300}], 5: [{'product_id': 151 , 'value': 2000}], 6: [{'product_id': 161, 'value': 2300}], 7: [{'product_id': 171, 'value': 1300}], 8: [{' product_id': 181, 'value': 1500}], 9: [{'product_id': 191, 'value': 4500}], 10: [{'product_id': 121, 'value': 6000}], 11 : [{'product_id': 121, 'value': 1100}]}我怎樣才能增強(qiáng)我的解決方案，以 [] 向量形式而不是 {} 字典形式實(shí)現(xiàn)我的預(yù)期輸出。提前致謝。