如何在Pandas Groupby中把数据框架的行分组到列表中

在Pandas中的Groupby操作，可以把数据框架中的行或者列分组，然后对分组后的数据进行聚合，统计分析等操作。但是，在实际的应用场景中，有时候需要把分组后的数据框架中的行分别保存到一个列表中。下面是针对这个需求的详细讲解。

首先，我们可以通过Pandas中的Groupby函数对数据进行分组。例如，下面的例子中我们按照“B”列的值进行分组。

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
                   'D': [9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16]})

grouped = df.groupby('B')

接下来，我们可以使用apply函数来对分组后的数据进行操作。apply函数接受一个自定义的函数作为参数，在这个函数中，我们可以对每个分组进行操作并返回一个结果。例如，下面的例子中，我们定义了一个函数，把分组后的数据框架的行保存到一个列表中。

def group_to_list(df):
    return df.values.tolist()

grouped.apply(group_to_list)

这样，就可以把分组后的数据框架中的行保存到一个列表中了。注意，这里的结果是一个序列，序列中的每个元素都是一个列表。

完整代码如下：

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
                   'D': [9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16]})

grouped = df.groupby('B')

def group_to_list(df):
    return df.values.tolist()

grouped.apply(group_to_list)

结果为：

B
one      [[foo, one, 1, 9], [bar, one, 2, 10], [foo, one, ...
three        [[bar, three, 4, 12], [foo, three, 8, 16]]
two      [[foo, two, 3, 11], [foo, two, 5, 13], [bar, tw...
dtype: object

其中，每个元素都是一个列表，这个列表中保存了每个行的信息。例如，第一个元素是：

[[foo, one, 1, 9], [bar, one, 2, 10], [foo, one, 7, 15]]

这个列表中保存了所有B列的值为“one”的行的信息。