Python 如何在两列的唯一对上运行循环

我有这个数据框

数据：

我想在原点+目的地和t_类型的唯一对上运行函数。 之前我只是在t_类型上运行函数，所以我这样做了：

open_data = data[data['t_type']=="Open"].reset_index(drop=True)
all_data = data[data['t_type'] == "All"].reset_index(drop=True)
open = loader(open_data,open_trucks)    #open_trucks and all_trucks are
all = loader(all_data,all_trucks)       # from another dataframe

我从中检索到了唯一的对：

data.groupby(['Origin','Destination']).size().reset_index()

输出：

Origin  Destination   0
Delhi   Doon          7
Delhi   Gurgaon       1
Delhi   Mumbai        8
.
.
.

如何基于O+D从数据帧中提取数据？如果我重复这一点，我很抱歉，但是这里的数据隔离是两次的。。一次在O+D上，然后在t_类型上

我在想这个伪密码

for unique_pair in pairs:
    open_data = something(which I don't know how to extract)
    all_data = something(ditto)
    run the function and store the output

数据：

我相信你需要：

for i, df in data.groupby(['Origin','Destination']):
#if need processing by 3 columns 
#for i, df in data.groupby(['t_type', 'Origin', 'Destination']):
    print (df)

或使用自定义功能：

def func(df):
    print (df)
    #processing per groups

    return df

df1 = data.groupby(['Origin','Destination']).apply(func)

---

是否可以在您的答案中添加

print（数据[['t_-type'，'origin'，'destination']]）

的输出，以便我们可以复制更好的答案？我们不能复制图片。此外，您希望在这些唯一的数据对上运行什么样的函数？因此，您希望选择两个类别的数据对？为什么不使用groupby调用对它们进行迭代并执行计算<代码>用于名称，在数据中分组。groupby（['Origin'，'Destination']）：。或者有什么我遗漏了吗？你肯定我会添加数据，而且我想运行的函数是name loader，它在上面的代码中。如果你只想使用loader函数，你可以使用类似

data.groupby（['t_type'，'Origin'，'Destination']）。apply（loader）

@Erfan我已经添加了数据，我有一个要调用的函数main。我可以在聊天时给你看吗？也许这会帮助你更好地帮助我？

def func(df):
    print (df)
    #processing per groups

    return df

df1 = data.groupby(['Origin','Destination']).apply(func)