Python Pandas：将groupby拆分后的多组数据合并为单个DataFrame

核心问题排查 #

你大概率是在循环处理分组时，没有将每个处理后的DataFrame存入列表，而是直接用变量覆盖，导致最终只保留最后一组数据。

正确实现步骤 #

1. 初始化空列表存储处理后的组 #

先创建一个空列表，用来装每个处理完成的分组DataFrame：

processed_groups = []

2. 遍历分组并处理，存入列表 #

用groupby('Report_Title')遍历每个组，处理完Column_Name后，把处理后的组添加到列表里：

for report_title, group_df in df.groupby('Report_Title'):
    # 这里替换成你的Column_Name数值转换逻辑，示例：
    group_df['Column_Name'] = group_df['Column_Name'].apply(your_conversion_function)
    # 将处理后的组加入列表
    processed_groups.append(group_df)

3. 用concat合并所有组 #

最后用pd.concat()把列表里的所有DataFrame按行合并，恢复成初始结构：

final_df = pd.concat(processed_groups, ignore_index=True)

• ignore_index=True会重置合并后的索引，避免原分组索引重复的问题。

常见错误规避 #

• 不要直接用df = group_df这种赋值方式，会不断覆盖之前的结果，必须用列表收集每个组。
• 若之前用append没成功，大概率是因为每次直接执行df = df.append(group_df)，但Pandas中append返回新对象，原对象不会改变，且这种方式效率低，推荐用列表收集后再concat。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kvark