如何将pandas GroupBy对象转换为标准DataFrame

方案1：分组后调用自定义DataFrame处理方法（适配现有业务逻辑） #

这是最贴合需求的方案，直接通过GroupBy的apply方法对每个分组（每个分组本身是独立的DataFrame）调用已有的处理函数，最终自动合并为完整的DataFrame，全程不需要手动操作分组拼接。
示例代码：

import pandas as pd

# 已有的仅支持DataFrame输入的处理逻辑，无需修改
def your_custom_process(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    # 此处为原有数据处理代码，无需调整
    return df

# 按作者姓名分组后直接应用处理方法，得到合并后的结果DataFrame
# group_keys=False避免将分组键额外加入索引，reset_index重置全局索引
result_df = df.groupby("author_name", group_keys=False).apply(your_custom_process).reset_index(drop=True)

方案2：直接将GroupBy对象还原为原始结构DataFrame #

如果不需要对分组做任何处理，只是要把GroupBy对象转回完整的DataFrame，直接拼接所有分组即可：

# 你的GroupBy对象
grouped_df = df.groupby("author_name")
# 自动拼接所有分组为完整DataFrame，ignore_index=True重置全局索引
restored_df = pd.concat([group for _, group in grouped_df], ignore_index=True)

注意事项 #

• 两种方案均为Pandas原生实现，无额外依赖，针对大规模数据集做了性能优化，内存占用可控，无需手动处理分组拼接逻辑
• 如果处理方法会修改输入的分组DataFrame，可开启pd.options.mode.copy_on_write = True避免修改原始数据同时降低内存消耗
• 若需要保留分组层级的索引，可删除group_keys=False和reset_index相关参数，结果会保留分组键作为多级索引

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Daniel Frees