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()

我发现的实现同样的事情的最简单的方法(至少对于一列)与Anamika的答案类似，只是使用了聚合函数的tuple语法。

df.groupby('a').agg(b=('b','unique'), c=('c','unique'))

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

就像你说的pd的groupby方法。DataFrame对象可以做这项工作。

例子

 L = ['A','A','B','B','B','C']
 N = [1,2,5,5,4,6]

 import pandas as pd
 df = pd.DataFrame(zip(L,N),columns = list('LN'))


 groups = df.groupby(df.L)

 groups.groups
      {'A': [0, 1], 'B': [2, 3, 4], 'C': [5]}

它给出了组的索引级描述。

例如，要获取单个组的元素，您可以这样做

 groups.get_group('A')

     L  N
  0  A  1
  1  A  2

  groups.get_group('B')

     L  N
  2  B  5
  3  B  5
  4  B  4

只是一个补充。熊猫。数据透视表更通用，似乎更方便:

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

   a  b  c
0  A  1  1
1  A  2  2
2  B  5  1
3  B  5  1
4  B  4  1
5  C  6  6

"""pivot_table"""
pt = pd.pivot_table(df,
                    values=['b', 'c'],
                    index='a',
                    aggfunc={'b': list,
                             'c': set})
print(pt)
           b       c
a                   
A     [1, 2]  {1, 2}
B  [5, 5, 4]     {1}
C        [6]     {6}

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