Python 按集合分组

我想知道是否有一种更快的方法可以根据集合进行分组。操作如下：

import pandas as pd
col1 = 'ABCDE'
col2 = range(5,10)
df = pd.DataFrame(zip(col1,col2), columns=('x','y'))

row_groups = {'foo':set('ABC'), 'bar':set('DE')}

我想更改数据帧的当前形式：

    x    y                     y
0   A    5         group_name
1   B    6         foo         18
2   C    7  ==>    bar         17 
3   D    8
4   E    9

我这样做的方式是创建第二个表示组的数据框，合并两个数据框，按行分组，然后求和

row_groups_df = pd.DataFrame(zip('ABCDE',['foo']*3 + ['bar']*2), 
                             columns=('x','group_name'))
merged_df = pd.merge(df, row_groups_df)
output_df = merged_df.groupby(['group_name']).sum()

这将产生所需的输出：

            y
group_name  
bar        17
foo        18

---

我不知道这是否是最好的方法，但你可以这样做：

df.groupby('x', axis = 0).sum()\
  .groupby(lambda x: (k for k,v in row_groups.iteritems() if x in v).next()).sum()

或者将

df.groupby（'x'，axis=0）.sum（）替换为
df.set\u index（'x'）
：

输出符合要求：

      y
bar  17
foo  18

      y
bar  17
foo  18