pandas の機能のみで最初の column が index になるような dict を生成したい。

Question

下記コードと同じことを pandas のみでやりたいです。なにか方法はないでしょうか？
データ量が多くループを廃止したいです。lambda も内包記法もなしで書けないでしょうか？

環境

$ apt-cache show python3
Package: python3
Source: python3-defaults
Version: 3.7.3-1

コード

import pandas as pd

if __name__ == "__main__":
    df : pd.DataFrame = pd.DataFrame({0:["E0001", "E0002", "E0003"],\
                        1:["大阪", "東京", "名古屋"],\
                        2:["通天閣", "スカイツリー", "名古屋城"]})
    
    hashmap : dict = {}
    for d in df.iterrows():
        hashmap[d[1][0]] = {d[1][1], d[1][2]}

    print(hashmap) 
    #{'E0001': {'通天閣', '大阪'}, 'E0002': {'スカイツリー', '東京'}, 'E0003': {'名古屋', '名古屋城'}}

Answer 1

lambdaを使いたくない理由が不明ですが、以下のように書けます。

def f(r):
	return set(r)

sr = df.set_index(0).apply(f, axis=1)
print(sr.to_dict())
# {'E0001': {'大阪', '通天閣'}, 'E0002': {'東京', 'スカイツリー'}, 'E0003': {'名古屋城', '名古屋'}}

Comments

[yosukesan]

ありがとうございました。説明不足で申しわけありません。lambda で loop 展開は NG にしたいだけです。

最終の解決案はこうしました。
```
import pandas as pd

if __name__ == "__main__":
import json
df : pd.DataFrame = pd.DataFrame({0:["E0001", "E0002", "E0003"],\
1:["大阪", "東京", "名古屋"],\
2:["通天閣", "スカイツリー", "名古屋城"]})

s = df.set_index(0).apply(lambda x: set(x),axis=1)
print(s.to_dict())
```

[bsdfan]

この場合lambdaは不要で、
df.set_index(0).apply(set, axis=1)
で大丈夫ですよ。
回答へではなく質問者さんへのコメントですが、最終的にdictにするのなら、apply使うより内包で書くほうが速くなると思います。(ケースバイケースです)