我需要关于循环.csv文件、转换为字典、存储每个匹配键的列表结果列表(总共3个键(的最佳方法的指导，最后将这些结果存储到主列表向量中，以便稍后作为函数的可迭代输入。
Using pandas to read in a long .csv as below:
mach,elem,cycle,Qty's,Sizes
x,y,1,12,68
x,y,1,24,72
x,y,1,32,76
...
(x,y,1) = Keys
(12,68) = values for each matching set of Keys
我需要将['x'，'y'，1]作为键值存储在字典中，其中(12,68(是值。然后，列0:3中的所有匹配键都应将值存储为列表列表；所以从上面看：
[x,y,1] = ((12, 68),(24,72),(32,76)
[x,y,2] = ...etc
然后，将这些存储到主列表中，以便稍后作为函数的输入：
master = [[x,y,1], [x,y,2],...]
我有许多键值组合；因此结束列表将很大。我可以手动设置熊猫；做一些类似(y不包括在内；快速示例(：
x_3_vals = x_3.filter(items=["Qty's", "Sizes"])
x_3_vals = x_3_vals.values.tolist()
x_2_vals = x_2.filter(items=["Qty's", "Sizes"])
x_2_vals = x_2_vals.values.tolist()
...
mster = [x_1_vals, x_2_vals, x_3_vals]
但我需要一种方法来循环浏览长.csv文件并自动存储/创建列表列表。
列标题在初始文件中不会更改；仅值/键。
好吧，我回答了我自己的问题——不需要字典，这太复杂了。对于任何搜索类似问题的人：
读取.csv，创建一个"；键"；框架然后使用Key作为过滤器循环浏览原始帧，在此过程中将两个所需列保存为列表列表，然后将它们存储在主列表中以供以后使用。
关键帧&主列表按同步顺序排列；所以不需要字典，除非你必须提取列表的一部分，并且你不确定密钥在哪个索引中
可能有一种更快的方法；但为了清楚起见，这是有效的：
df = pd.read_csv('InputsPM_cycle_test.csv', skip_blank_lines=True, index_col=False)
df['Key'] = df['PM'] + df['Grade'] + df['Cycle'].astype(str)
df_keys = df.filter(items=["Key"]).drop_duplicates().values.tolist()
mstr = []
for idx, val in enumerate(df_keys):
for _ in enumerate(df):
df_filter = df.loc[df['Key'].isin(val)].filter(items=["Qty's", "Sizes"])
tmp = df_filter.values.tolist()
mstr.append(tmp)
rprint(f'{df_keys[idx]}-> {mstr[idx]}')
#rprint(df_keys)
rprint(f'{len(mstr)} Items;')