Python GroupBy对象，其中的条目可以属于多个组

从它所支持的方法来看，在派生的GroupBy对象中多次出现的原始数据帧/序列的标签似乎没有任何问题。例如，是否确实可以从iterable列（如中的）构造GroupBy对象g

这样g将表示一个GroupBy对象，其中a的值中的每个条目对应一个条目？也就是说，我得到的结果是

>>> x.iterable_groupby('a').size()
a
0 1
1 2
2 1
>>> x.iterable_groupby('a').mean()
    b
0 1.0
1 1.5
2 2.0

---

您应该将数据框重塑为整洁的数据集。经常要求对零件进行整形

在整洁的数据集中，每一行应该代表一条记录。为此，您可以创建如下“grouper”列：

x['a'].apply(pd.Series).stack().reset_index(level=1, drop=True).to_frame('grouper')
Out: 
   grouper
0        0
0        1
1        1
1        2

如果将其与原始数据帧合并，则可以根据需要对其进行分组：

x['a'].apply(pd.Series).stack().reset_index(level=1, drop=True).to_frame('grouper').join(x).groupby('grouper').mean()
Out: 
           b
grouper     
0        1.0
1        1.5
2        2.0

---

重塑部分不是很有效，但据我所知，熊猫还没有提供更好的方法

您应该将数据框重塑为一个整洁的数据集。经常要求对零件进行整形

在整洁的数据集中，每一行应该代表一条记录。为此，您可以创建如下“grouper”列：

x['a'].apply(pd.Series).stack().reset_index(level=1, drop=True).to_frame('grouper')
Out: 
   grouper
0        0
0        1
1        1
1        2

如果将其与原始数据帧合并，则可以根据需要对其进行分组：

x['a'].apply(pd.Series).stack().reset_index(level=1, drop=True).to_frame('grouper').join(x).groupby('grouper').mean()
Out: 
           b
grouper     
0        1.0
1        1.5
2        2.0

重塑部分不是很有效，但据我所知，熊猫还没有提供更好的方法