Python 熊猫：如何在应用程序中同时使用groupby对象的名称和数据帧

我有一个pandas groupby对象，它是通过

g = df.groupby(`id`)

在具有列

id

的数据帧

df

上

现在我还有一个函数

func

，它将

id，group

作为输入。我想将

func

应用于groupby对象中的每个

id、group

。目前我使用一个循环：

for id, group in g:
    func(id, group)

---

是否有更好（更快）的方法使用apply或类似工具执行此操作？

您可以在groupby对象上使用

apply

将函数应用于每个组。由于函数需要接受组作为其参数，因此可以使用以下选项：

g.apply(lambda grp: f(grp.id.iloc[0], grp))

---

谢谢，工作正常（在删除

[0]

之后）。我很惊讶地看到，它使代码的运行时间增加了一倍。退一步，在预先分组的数据帧中有多少行，有多少组？我发现，一般来说，很多光滑的

pandas

特性都有较高的构建开销，但最终比循环快得多。因此，如果你有一小部分的小组，循环他们，然后重新组合结果可能是有意义的。但是，如果你有数百个组，我希望

pandas

方法更具竞争力。DJ_8one6-有450000行，19000个组。我本以为它足够大，可以越过头顶。