Python 是否可以将Pandas groupby对象拆分为更小的groupby对象？

Pandas中groupby对象的一个重要功能是能够使用

apply

在组上运行任意函数。我正在尝试使用

多处理

将其并行化

因此，从一个

groupby

对象开始，我想：

将其拆分为多个groupby对象

将它们馈送给

多处理.Pool

工作者

运行

groupby。对它们应用

连接结果

以下是代码中的梦想工作流：

# create the initial groupby
gb = df.groupby('variable')

# split into multiple groupby's
many_groupbys = gb.split(n_chunks=10)

# now many_groupbys is a list of 10 groupby objects

# this is our transformer
def func(groupby):
    return groupby.apply(transformation)

# submit to pool
with Pool(10) as pool:
    results = pool.map(func, many_groupbys)

result = pd.concat(results)

那么，有没有办法将单个groupby对象拆分为多个groupby对象？对于数据帧上的并行计算，有更好的工作流吗？在数据帧上，您不能任意拆分行，并且您关心对行组进行处理

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请注意，我不想单独处理组，我想要groupby对象。

可能重复的@LevZakharov不是重复的（尽管相关），因为我不想单独处理组。然后检查一下。@LevZakharov是的，不幸的是Dask不支持多索引数据帧，这是我真正需要的。