python groupby：用于分组的drop列

我有一个数据帧

print(my_df)
   A    B    C
0  1   20  0.1
1  1   30  0.2
2  1   40  0.3
3  2  200  0.7
4  2  300  0.8
5  2  400  0.9

我按列“A”分组

grouped = my_df.groupby('A')

我将其转换为一个列表：

grouped.apply(pd.Series.tolist)

A
1    [[1.0, 20.0, 0.1], [1.0, 30.0, 0.2], [1.0, 40....
2    [[2.0, 200.0, 0.7], [2.0, 300.0, 0.8], [2.0, 4...

但是，我想去掉现在多余的列“A”值，以便

A
1    [[20.0, 0.1], [30.0, 0.2], [40....
2    [[200.0, 0.7], [300.0, 0.8], [4...

分组对象包含所有三列：

grouped.obj.columns
Index(['A', 'B', 'C'], dtype='object')

但我不能放弃任何一个：

grouped.drop('A')

AttributeError: Cannot access callable attribute 'drop' of 'DataFrameGroupBy' objects, try using the 'apply' method

如何使用drop和apply

grouped.apply(pd.DataFrame.drop( ??? 

多谢各位

编辑：

更具体地说，我正在做

grouped.apply(pd.Series.tolist).tolist()

有了这个，我获得了

[[[1.0, 20.0, 0.1], [1.0, 30.0, 0.2], [1.0, 40.0, 0.3]], [[2.0, 200.0, 0.7], [2.0, 300.0, 0.8], [2.0, 400.0, 0.9]]]

但是我想

[[[20.0, 0.1], [30.0, 0.2], [40.0, 0.3]], [[200.0, 0.7], [300.0, 0.8], [400.0, 0.9]]]

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请尝试以下代码，希望这会有所帮助：

df.set_index('A',inplace=True)
df.groupby('A').apply(pd.Series.tolist)

输出将是：

A
1       [[20.0, 0.1], [30.0, 0.2], [40.0, 0.3]]
2    [[200.0, 0.7], [300.0, 0.8], [400.0, 0.9]]
dtype: object

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你能提供你想要的样本输出吗？当然，我刚刚编辑了我的帖子，以澄清我想要的输出和我目前没有DROP的输出。我已经添加了答案，请检查