Python 按组反转列值

我想反转数据帧中的列值，但仅在单个“groupby”级别上反转。下面是一个简单的示例，我想“翻转”属于相同字母a、B或C的值：

df = pd.DataFrame({"group":["A","A","A","B","B","B","B","C","C"],
                   "value": [1,3,2,4,4,2,3,2,5]})

  group  value
0     A      1
1     A      3
2     A      2
3     B      4
4     B      4
5     B      2
6     B      3
7     C      2
8     C      5

我想要的输出如下：（为了简洁起见，添加了列而不是替换列）

和往常一样，当我看不到合适的向量样式方法时，我会为了最终输出而使用循环，但我当前的代码让我非常痛苦：

for i in list(set(df["group"].values.tolist())):
    reversed_group = df.loc[df["group"]==i,"value"].values.tolist()[::-1]
    df.loc[df["group"]==i,"value_desired"] = reversed_group

---

熊猫大师，请给我指路：）

你可以使用

transform

In [900]: df.groupby('group')['value'].transform(lambda x: x[::-1])
Out[900]:
0    2
1    3
2    1
3    3
4    2
5    4
6    4
7    5
8    2
Name: value, dtype: int64

细节

In [901]: df['value_desired'] = df.groupby('group')['value'].transform(lambda x: x[::-1])

In [902]: df
Out[902]:
  group  value  value_desired
0     A      1              2
1     A      3              3
2     A      2              1
3     B      4              3
4     B      4              2
5     B      2              4
6     B      3              4
7     C      2              5
8     C      5              2

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谢谢转化为救援！我你碰巧知道-你能这么客气，让我看看应用风格方法吗，因为我在区分这两种方法时遇到了一些困难…

df.groupby（'group'）['value'].apply（lambda x:x[：-1]）

？这只适用于我，如果我添加了

值和这行的末尾。否则我将抛出错误
TypeError:插入的列的索引与框架索引不兼容
。看起来像转换返回原始索引的序列，应用返回多索引。。。无论如何谢谢你！
In [901]: df['value_desired'] = df.groupby('group')['value'].transform(lambda x: x[::-1])

In [902]: df
Out[902]:
  group  value  value_desired
0     A      1              2
1     A      3              3
2     A      2              1
3     B      4              3
4     B      4              2
5     B      2              4
6     B      3              4
7     C      2              5
8     C      5              2