DataFrame中将A列中值为1和2的不同的字符索引作为字典输出

可以使用 pandas 中的 groupby() 函数和 apply() 函数来实现。具体代码如下所示：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 1, 2], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})

# 将 A 列中值为 1 和 2 的不同字符索引作为字典输出
result = df[df['A'].isin([1, 2])].groupby('A')['B'].apply(list).to_dict()

print(result)  # 输出结果：{1: ['a', 'd'], 2: ['b', 'e']}

以上代码中，首先我们创建了一个示例 DataFrame，然后使用 df['A'].isin([1, 2]) 来选择 A 列中值为 1 和 2 的行，再使用 groupby() 函数将选出来的行按照 A 列的值进行分组，并对每个分组中的 B 列进行 apply() 操作，将每个分组中的所有 B 列的值放入一个 list 中，最后将结果转换为字典格式输出。