根据@EdChum对他的回答的评论来回答。评论是这样的

groupby is notoriously slow and memory hungry, what you could do is sort by column A, then find the idxmin and idxmax (probably store this in a dict) and use this to slice your dataframe would be faster I think 

让我们首先创建一个数据框架，第一列中有500k个类别，总df形状为2000万。

df = pd.DataFrame(columns=['a', 'b'])
df['a'] = (np.random.randint(low=0, high=500000, size=(20000000,))).astype(str)
df['b'] = list(range(20000000))
print(df.shape)
df.head()

# Sort data by first column 
df.sort_values(by=['a'], ascending=True, inplace=True)
df.reset_index(drop=True, inplace=True)

# Create a temp column
df['temp_idx'] = list(range(df.shape[0]))

# Take all values of b in a separate list
all_values_b = list(df.b.values)
print(len(all_values_b))

# For each category in column a, find min and max indexes
gp_df = df.groupby(['a']).agg({'temp_idx': [np.min, np.max]})
gp_df.reset_index(inplace=True)
gp_df.columns = ['a', 'temp_idx_min', 'temp_idx_max']

# Now create final list_b column, using min and max indexes for each category of a and filtering list of b. 
gp_df['list_b'] = gp_df[['temp_idx_min', 'temp_idx_max']].apply(lambda x: all_values_b[x[0]:x[1]+1], axis=1)

print(gp_df.shape)
gp_df.head()

上面的代码花费2分钟处理第一列中的2000万行和500k个类别。

如果性能是重要的，下降到numpy级别:

import numpy as np

df = pd.DataFrame({'a': np.random.randint(0, 60, 600), 'b': [1, 2, 5, 5, 4, 6]*100})

def f(df):
         keys, values = df.sort_values('a').values.T
         ukeys, index = np.unique(keys, True)
         arrays = np.split(values, index[1:])
         df2 = pd.DataFrame({'a':ukeys, 'b':[list(a) for a in arrays]})
         return df2

测试:

In [301]: %timeit f(df)
1000 loops, best of 3: 1.64 ms per loop

In [302]: %timeit df.groupby('a')['b'].apply(list)
100 loops, best of 3: 5.26 ms per loop

根据@EdChum对他的回答的评论来回答。评论是这样的

groupby is notoriously slow and memory hungry, what you could do is sort by column A, then find the idxmin and idxmax (probably store this in a dict) and use this to slice your dataframe would be faster I think 

让我们首先创建一个数据框架，第一列中有500k个类别，总df形状为2000万。

df = pd.DataFrame(columns=['a', 'b'])
df['a'] = (np.random.randint(low=0, high=500000, size=(20000000,))).astype(str)
df['b'] = list(range(20000000))
print(df.shape)
df.head()

# Sort data by first column 
df.sort_values(by=['a'], ascending=True, inplace=True)
df.reset_index(drop=True, inplace=True)

# Create a temp column
df['temp_idx'] = list(range(df.shape[0]))

# Take all values of b in a separate list
all_values_b = list(df.b.values)
print(len(all_values_b))

# For each category in column a, find min and max indexes
gp_df = df.groupby(['a']).agg({'temp_idx': [np.min, np.max]})
gp_df.reset_index(inplace=True)
gp_df.columns = ['a', 'temp_idx_min', 'temp_idx_max']

# Now create final list_b column, using min and max indexes for each category of a and filtering list of b. 
gp_df['list_b'] = gp_df[['temp_idx_min', 'temp_idx_max']].apply(lambda x: all_values_b[x[0]:x[1]+1], axis=1)

print(gp_df.shape)
gp_df.head()

上面的代码花费2分钟处理第一列中的2000万行和500k个类别。

是时候使用agg而不是apply了。

When

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

如果你想让多个列堆叠到列表中，结果是pd。DataFrame

df.groupby('a')[['b', 'c']].agg(list)
# or 
df.groupby('a').agg(list)

如果你想在列表中单列，结果在ps.Series

df.groupby('a')['b'].agg(list)
#or
df.groupby('a')['b'].apply(list)

注意，结果为pd。当你只聚合单列时，DataFrame大约比ps.Series中的结果慢10倍，在多列情况下使用它。

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)

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()