具有动态组成员资格的Pandas groupby

我想根据dfGroups定义的组成员资格，在列轴上对数据帧df进行分组：

df
Out[87]: 
   A  B
0  1  2
1  3  4
2  5  6

重要的是，列的组成员资格会随着行的变化而变化：

dfGroups
Out[106]: 
        A       B
0  group1  group2
1  group1  group3
2  group2  group3

我可以通过以下方式实现这一点：

df.stack().groupby([pd.Grouper(level=0), dfGroups.stack()]).mean().unstack()
Out[107]: 
   group1  group2  group3
0     1.0     2.0     NaN
1     3.0     NaN     4.0
2     NaN     5.0     6.0

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但是它感觉很笨重，我想知道是否有更惯用的方法来完成它。

这是另一条你可以走的路线，但不确定惯用的方法：

(
    pd.concat((df.stack(), dfGroups.stack()), axis=1)
    .droplevel(-1)
    .pivot(columns=1, values=0)
)



1   group1  group2  group3
0    1.0    2.0     NaN
1    3.0    NaN     4.0
2    NaN    5.0     6.0

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你的解决方案在我看来相当不错；在现实生活中，我会在每行的每个组中有多个组成员