在Pandas中对行分组：将DataFrame的Description转为嵌套列表

你说得没错，直接用df.groupby('ID')['Description'].apply(list)只会把每个分组的元素拼成一层列表，要得到每个元素都是单元素子列表的嵌套结构，只需要对apply的逻辑做个小调整就行。

具体实现步骤 #

1. 先构造你的示例DataFrame（方便复现）：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'ID': [1, 1, 1, 2, 2, 3],
    'Description': ['A', 'B', 'C', 'A', 'C', 'A']
})

2. 使用带lambda的apply处理分组：

result_df = df.groupby('ID')['Description'].apply(lambda group: [[item] for item in group]).reset_index()

代码解释 #

这里的lambda group: [[item] for item in group]会遍历每个分组里的Description值，把每个单独的元素（比如"A"）包装成一个单元素列表["A"]，最后所有单元素列表会被组合成一个大列表，完美匹配你想要的嵌套结构。

输出结果 #

运行后result_df的内容就是：

ID          Description
0   1  [['A'], ['B'], ['C']]
1   2        [['A'], ['C']]
2   3              [['A']]

另外，你也可以用agg方法替代apply，效果完全一致：

result_df = df.groupby('ID')['Description'].agg(lambda x: [[i] for i in x]).reset_index()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mewtwo