Создание словарей из значений в столбцах pandas с повторяющимися значениями

Учитывая этот образец данных:

   location emp
0   fac_1   emp1
1   fac_2   emp2
2   fac_2   emp3
3   fac_3   emp4
4   fac_4   emp5

Его можно воссоздать с помощью этого кода:

 sample_dict = {'location':['fac_1', 'fac_2', 'fac_2', 'fac_3', 'fac_4'], 'emp':['emp1', 'emp2', 'emp3', 'emp4', 'emp5']}
data = pd.DataFrame(sample_dict)

Я пытаюсь создать словарь со значениями каждого уникального «fac» и всех связанных значений emp. В некоторых рядах есть только один fac и один emp, так что в этом нет ничего страшного. Во многих строках, как в примере, есть два разных значения emp для одного значения fac. (См. fac_2 в образце данных).

Желаемый результат - это один словарь, подобный этому:

{fac_1:emp1, fac_2:[emp2, emp3], fac_3:emp4, fac_4:emp5}

Я смог добиться этого, но с помощью запутанного маршрута, в котором я уверен, у кого-то здесь есть более эффективный и менее подверженный ошибкам способ достижения. Короче говоря, я сгруппировал свой df по fac, а затем использовал iloc, чтобы получить имя fac, и функцию .to_list(), чтобы получить все значения emp в списке, а затем объединить это в словарь.

Что-то вроде этого:

location = data.iloc[0,1]
emp_lst= data['emp'].to_list()
fac_dict = {facility:np_lst}

У кого-то, кто умеет делать словари из фреймов данных pandas, я уверен, есть более эффективный способ добиться желаемого результата. Спасибо, что заглянули!