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jyyx 谢谢你的回答,不过和我想得有一些出入,我想得到的是拆分后的 DataFrame,因为后续对各个分组的操作还要用到 pandas 的一些函数
目前我解决的方法是新开了一个列表,来存储排序后 DataFrame 中各个分组的大小(直接调用了 count()函数),然后用了一个 for 循环每次切片操作,得到小的 DataFrame
大致的做法像这样:
itr = 0 # 起始指针
sorted_group_list = [] # 存放每个小分组对象
separate_group_counts = np.array(df['A'].count()).tolist() # 存储了各个分组的大小
for count in separate_group_counts:
sorted_group_list.append(df[itr:itr + count].copy()) # 这里的 copy 不要可能会省点内存,不过有点危险
itr += count
楼下那位的做法好像也挺不错的,比我的简洁一点