只是把之前的答案加起来，在我的情况下，我想要列表和其他函数，如min和max。这样做的方法是:

df = pd.DataFrame({
    'a':['A','A','B','B','B','C'], 
    'b':[1,2,5,5,4,6]
})

df=df.groupby('a').agg({
    'b':['min', 'max',lambda x: list(x)]
})

#then flattening and renaming if necessary
df.columns = df.columns.to_flat_index()
df.rename(columns={('b', 'min'): 'b_min', ('b', 'max'): 'b_max', ('b', '<lambda_0>'): 'b_list'},inplace=True)

有点老了，但我是被指引到这里的。有办法把它按多个不同的列分组吗?

"column1", "column2", "column3"
"foo", "val1", 3
"foo", "val2", 0
"foo", "val2", 3
"bar", "other", 99

:

"column1", "column2", "column3"
"foo", "val1", [ 3 ]
"foo", "val2", [ 0, 3 ]
"bar", "other", [ 99 ]

实现这一目标的简便方法是:

df.groupby('a').agg({'b':lambda x: list(x)})

考虑编写自定义聚合:https://www.kaggle.com/akshaysehgal/how-to-group-by-aggregate-using-py

如果在分组多个列时寻找一个唯一的列表，这可能会有所帮助:

df.groupby('a').agg(lambda x: list(set(x))).reset_index()

排序耗时O(nlog(n))，是上述方案中耗时最多的操作

对于简单的解决方案(含单列)pd.Series。除非考虑其他框架，否则To_list可以工作并且可以被认为更有效

e.g.

import pandas as pd
from string import ascii_lowercase
import random

def generate_string(case=4):
    return ''.join([random.choice(ascii_lowercase) for _ in range(case)])

df = pd.DataFrame({'num_val':[random.randint(0,100) for _ in range(20000000)],'string_val':[generate_string() for _ in range(20000000)]})


%timeit df.groupby('string_val').agg({'num_val':pd.Series.to_list})

对于2000万条记录，大约需要17.2秒。相比之下，apply(list)大约需要19.2秒，lambda函数大约需要20.6秒

我们用df。带有列表和系列构造函数的groupby

pd.Series({x : y.b.tolist() for x , y in df.groupby('a')})
Out[664]: 
A       [1, 2]
B    [5, 5, 4]
C          [6]
dtype: object