将代码和不一致描述的2列数据帧转换为每个唯一代码的所有可能描述的嵌套列表

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
data = {'Code': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B'],
        'Description': ['Description 1', 'Description 2', 'Description 3', 'Description 4', 'Description 5']}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建空字典
code_dict = {}

# 遍历数据帧的每一行
for index, row in df.iterrows():
    code = row['Code']
    description = row['Description']
    
    # 如果代码已存在于字典中，将描述添加到对应代码的描述列表中
    if code in code_dict:
        code_dict[code].append(description)
    # 如果代码不存在于字典中，创建新的描述列表并添加到字典中
    else:
        code_dict[code] = [description]

# 将字典转换为嵌套列表形式
nested_list = [[code] + descriptions for code, descriptions in code_dict.items()]

# 打印结果
print(nested_list)

[['A', 'Description 1', 'Description 3'], ['B', 'Description 2', 'Description 5'], ['C', 'Description 4']]