Pandas 无法更改Groupby对象

我正在尝试对熊猫对象中的组重新采样。重采样工作正常，但不知怎的，对象没有被修改。。。我需要创建一个新的组还是什么

这是我的代码：

grouped_by_product_comp = competitor_df.sort_values(['history_date']).groupby(['item_id'])
for name, group in grouped_by_product_comp:
    my_prod = name
    group = group.drop_duplicates(subset = 'history_date')
    group.set_index('history_date', inplace = True)
    group = group.asfreq('D',method='pad')
    print(group.head())
    break

my_group = grouped_by_product_comp.get_group(394846296)
print(my_group.head()) 

这是我的输出：

              id    item_id  competitor_id  competitor_price
history_date                                                  
2016-01-25    3504  394846296        2301745              1205
2016-01-26    3504  394846296        2301745              1205
2016-01-27    3504  394846296        2301745              1205
2016-01-28    3504  394846296        2301745              1205
2016-01-29    3504  394846296        2301745              1205

           id history_date    item_id  competitor_id  competitor_price
187116   3504   2016-01-25  394846296        2301745              1205
188119  17460   2016-02-23  394846296        2301745              1205
188945  28392   2016-03-17  394846296        2301745              1205
189063  29988   2016-03-20  394846296        2301745              1205
189477  35004   2016-03-31  394846296        2301745              1205

---

所以对象在for循环之外没有改变。。。我是否应该以某种方式告诉Groupby对象更改而不是组？如果你正在读这篇文章，非常感谢

您可以使用

apply

而不是对执行循环

，并将值分配给新的数据帧（或相同的数据帧）：

然后，您可以通过执行以下操作获得所需的所有数据，例如：

print (new_competitor_df[new_competitor_df['item_id'] ==394846296].head())
                id    item_id  competitor_id  competitor_price
history_date                                                  
2016-01-25    3504  394846296        2301745              1205
2016-01-26    3504  394846296        2301745              1205
2016-01-27    3504  394846296        2301745              1205
2016-01-28    3504  394846296        2301745              1205
2016-01-29    3504  394846296        2301745              1205

或者使用
print（new_competitor_df.groupby（['item_id'））.get_group（394846296.head（））获得相同的结果
您应该能够在循环之外实现其中的一些功能，例如，通过
历史数据和
item_id
可以将丢弃的副本作为子集。如果您提供了一些输入和所需的输出，这会有所帮助。是否仅对该组重新采样（
item_id=394846296
）？或者它将用于您所有的
项目\u id
，但您以这个为例？嗨，Alex，谢谢您的关注！我想更改对象，这意味着我在for循环内打印mygroup.head（）的位置应该与我在for循环外调用它的位置具有相同的输出。我想答案可能是使用df.copy函数并将deep设置为true。@Ben，我需要更新groupby对象中所有组的设置。这不能在组外完成，因为历史日期不再是唯一的。谢谢你看我的问题！
print (new_competitor_df[new_competitor_df['item_id'] ==394846296].head())
                id    item_id  competitor_id  competitor_price
history_date                                                  
2016-01-25    3504  394846296        2301745              1205
2016-01-26    3504  394846296        2301745              1205
2016-01-27    3504  394846296        2301745              1205
2016-01-28    3504  394846296        2301745              1205
2016-01-29    3504  394846296        2301745              1205