type(Table)
pandas.core.frame.DataFrame

Table
======= ======= =======
Column1 Column2 Column3
0       23      1
1       5       2
1       2       3
1       19      5
2       56      1
2       22      2
3       2       4
3       14      5
4       59      1
5       44      1
5       1       2
5       87      3

对于熟悉熊猫的任何人，我将如何使用该.groupby()方法构建多值字典？

我想要类似此格式的输出：

{
    0: [(23,1)]
    1: [(5,  2), (2, 3), (19, 5)]
    # etc...
    }

其中，Col1值分别表示为键和对应的值，Col2并且Col3是元组，每个元组打包到一个数组中Col1。

我的语法仅适用于将一列汇集到.groupby()：

Table.groupby('Column1')['Column2'].apply(list).to_dict()
# Result as expected
{
    0: [23], 
    1: [5, 2, 19], 
    2: [56, 22], 
    3: [2, 14], 
    4: [59], 
    5: [44, 1, 87]
}

但是，为索引指定多个值会导致返回值的列名：

Table.groupby('Column1')[('Column2', 'Column3')].apply(list).to_dict()
# Result has column namespace as array value
{
    0: ['Column2', 'Column3'],
    1: ['Column2', 'Column3'],
    2: ['Column2', 'Column3'],
    3: ['Column2', 'Column3'],
    4: ['Column2', 'Column3'],
    5: ['Column2', 'Column3']
 }

如何返回值数组中的元组列表？