Python 在Pandas中高效地分组、编辑和重新加入组

在pandas中，我一直在寻找一个通用流程，以按某个列对数据帧进行分组，对这些组执行非平凡操作，然后将这些组重新组合回一个大数据帧（通过有效地将它们堆叠在一起）

假设我有一个数据帧

df

：

+----+-------+---+---+---+
|    |   A   | B | C | D |
+----+-------+---+---+---+
|  0 | Green | 1 | 4 | 5 |
|  1 | Red   | 2 | 3 | 2 |
|  2 | Red   | 1 | 4 | 3 |
|  3 | Green | 2 | 2 | 2 |
|  4 | Green | 1 | 1 | 1 |
|  5 | Blue  | 2 | 1 | 5 |
|  6 | Red   | 2 | 1 | 6 |
|  7 | Blue  | 7 | 8 | 9 |
|  8 | Green | 7 | 6 | 5 |
|  9 | Red   | 0 | 9 | 0 |
| 10 | Blue  | 4 | 5 | 4 |
+----+-------+---+---+---+

我想创建一个groupby（）列，然后对每个组执行一个操作。通常，此操作涉及通过将一行中的值与所有行中的值进行比较来创建新行，因此我不会说这可以通过应用于组的lambda函数来完成。然后，我想将这些组重新组合到dataframe中，有效地使用与上面相同的格式，但使用插入的行

到目前为止，我的一般做法是以“缓慢而愚蠢”的方式进行，即：

group_list = []

g = df.groupby("A")
for i, group in g:

  ###Perform some weird operation on group that can't really be reduced to a 
  #lambda function applied to each group. 

  group_list.append(group)

reconstituted = group_list[0]
for i in range(1,len(group_list)):
  reconstituted = reconstituted.append(group_list[i], ignore_index=True)

---

显然，这并不是一个特别好的方法，所以这就是我的问题——什么是更好的方法来对这些团体本身进行运作，然后重组它们

在不了解函数功能的情况下，如果您只想将它们重新连接，则可以使用：

MVCE：

---

---

<>但是，我会敦促你考虑一种不同的技术，它不包括明确地分割组和单独处理它们，这是非常低效的。p> 在不了解函数功能的情况下，如果您只想将它们重新连接，则可以使用：

MVCE：

---

---

<>但是，我会敦促你考虑一种不同的技术，它不包括明确地分割组和单独处理它们，这是非常低效的。p> 以下代码可以通过A列的值提取值

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([{'A': 'Green', 'B': 1}, {'A': 'Red', 'B': 2}, {'A': 'Green', 'B': 3}])

for value in df.A.unique():
    print(df[df.A == value])

如果不想将它们合并回df，可以按A列对值进行排序

df.sort_values("A")

您可以得到以下结果：

       A  B
0  Green  1
2  Green  3
1    Red  2

---

以下代码可以通过列A的值提取值

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([{'A': 'Green', 'B': 1}, {'A': 'Red', 'B': 2}, {'A': 'Green', 'B': 3}])

for value in df.A.unique():
    print(df[df.A == value])

如果不想将它们合并回df，可以按A列对值进行排序

df.sort_values("A")

您可以得到以下结果：

       A  B
0  Green  1
2  Green  3
1    Red  2

---

不确定要做什么，但可以按列的值排序来完成任务吗？df.sort_值（“A”）或df.sort（“A”）不确定要执行什么操作，但可以按列的值进行排序吗？df.sort溳值（“A”）或df.sort（“A”）Hi，感谢响应-

concat

至少会改进最后几行。是的，在尝试了一些方法之后，我将围绕操纵groupby对象创建一个新问题。您好，感谢您的回答-

concat

至少会改进最后几行。完成。是的，在尝试了一些方法之后，我将围绕操纵groupby对象创建一个新问题。