如何将pandas groupby().apply()结果转为含DataFrame的Series

当groupby('foo').apply(bar)中bar返回DataFrame时，pandas会自动将各组的DF按行拼接，生成带多级索引的DataFrame。要得到以foo取值为索引、每个元素对应bar返回DF的Series，可参考以下两种方法：

方法1：直接生成目标Series（推荐） #

在调用apply时，用lambda把bar返回的DataFrame包装成单个元素的结构，避免pandas自动拼接：

# 方式A：用lambda包装成Series
result_series = df.groupby('foo').apply(lambda x: pd.Series([bar(x)]))

# 方式B：用agg直接聚合
result_series = df.groupby('foo').agg(lambda x: bar(x))

方法2：从已有的多级索引DF转换 #

如果已经得到了那个多级索引DataFrame，可按第一级索引分组，将每个子组还原为原始DataFrame后组装成Series：

# 假设多级索引DF名为multi_index_df
result_series = multi_index_df.groupby(level=0).apply(lambda g: g.droplevel(0))

以上两种方法得到的result_series，索引就是foo的所有唯一取值，每个元素均为对应组的bar返回DataFrame，完全匹配你的需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者hshah