我在Spark上使用Pandas。我需要按A和B分组，然后聚合以返回一个map列表，其中键是C，值是D Sample输入：

A      B        C           D
0        7 201806851 0006378110  2223982011
1        7  6378110 0006378110  2223982011
2        7 201806851  201806851  20972475011
3        7  6378110  201806851  20972475011

样品输出：

A      B        C
0        7  6378110 [[0006378110, 2223982011], [201806851, 20972475011]]
1        7 201806851 [[0006378110, 2223982011], [201806851, 20972475011]]

这是我的代码。它在第一行给出了错误assert len(key) == len(that_column_labels) AssertionError。有什么想法吗？

seed_data["C"] = seed_data[["C", "D"]].to_dict('records')
seed_data = (seed_data
                     .groupby(["A", "B"])["C"]
                     .apply(list).reset_index(name="C"))

尝试了一些事情，比如将列C和D提取到一个单独的嵌套框架中，转换为dict，然后将其用作聚合列。但得到Assert错误。