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

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

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()

要解决一个数据框架的几个列的问题:

In [5]: df = pd.DataFrame( {'a':['A','A','B','B','B','C'], 'b':[1,2,5,5,4,6],'c'
   ...: :[3,3,3,4,4,4]})

In [6]: df
Out[6]: 
   a  b  c
0  A  1  3
1  A  2  3
2  B  5  3
3  B  5  4
4  B  4  4
5  C  6  4

In [7]: df.groupby('a').agg(lambda x: list(x))
Out[7]: 
           b          c
a                      
A     [1, 2]     [3, 3]
B  [5, 5, 4]  [3, 4, 4]
C        [6]        [4]

这个答案的灵感来自Anamika Modi的回答。谢谢你！

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

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'))