就像你说的pd的groupby方法。DataFrame对象可以做这项工作。

例子

 L = ['A','A','B','B','B','C']
 N = [1,2,5,5,4,6]

 import pandas as pd
 df = pd.DataFrame(zip(L,N),columns = list('LN'))


 groups = df.groupby(df.L)

 groups.groups
      {'A': [0, 1], 'B': [2, 3, 4], 'C': [5]}

它给出了组的索引级描述。

例如，要获取单个组的元素，您可以这样做

 groups.get_group('A')

     L  N
  0  A  1
  1  A  2

  groups.get_group('B')

     L  N
  2  B  5
  3  B  5
  4  B  4

根据@EdChum对他的回答的评论来回答。评论是这样的

groupby is notoriously slow and memory hungry, what you could do is sort by column A, then find the idxmin and idxmax (probably store this in a dict) and use this to slice your dataframe would be faster I think 

让我们首先创建一个数据框架，第一列中有500k个类别，总df形状为2000万。

df = pd.DataFrame(columns=['a', 'b'])
df['a'] = (np.random.randint(low=0, high=500000, size=(20000000,))).astype(str)
df['b'] = list(range(20000000))
print(df.shape)
df.head()

# Sort data by first column 
df.sort_values(by=['a'], ascending=True, inplace=True)
df.reset_index(drop=True, inplace=True)

# Create a temp column
df['temp_idx'] = list(range(df.shape[0]))

# Take all values of b in a separate list
all_values_b = list(df.b.values)
print(len(all_values_b))

# For each category in column a, find min and max indexes
gp_df = df.groupby(['a']).agg({'temp_idx': [np.min, np.max]})
gp_df.reset_index(inplace=True)
gp_df.columns = ['a', 'temp_idx_min', 'temp_idx_max']

# Now create final list_b column, using min and max indexes for each category of a and filtering list of b. 
gp_df['list_b'] = gp_df[['temp_idx_min', 'temp_idx_max']].apply(lambda x: all_values_b[x[0]:x[1]+1], axis=1)

print(gp_df.shape)
gp_df.head()

上面的代码花费2分钟处理第一列中的2000万行和500k个类别。

实现这一目标的简便方法是:

df.groupby('a').agg({'b':lambda x: list(x)})

考虑编写自定义聚合:https://www.kaggle.com/akshaysehgal/how-to-group-by-aggregate-using-py

就像你说的pd的groupby方法。DataFrame对象可以做这项工作。

例子

 L = ['A','A','B','B','B','C']
 N = [1,2,5,5,4,6]

 import pandas as pd
 df = pd.DataFrame(zip(L,N),columns = list('LN'))


 groups = df.groupby(df.L)

 groups.groups
      {'A': [0, 1], 'B': [2, 3, 4], 'C': [5]}

它给出了组的索引级描述。

例如，要获取单个组的元素，您可以这样做

 groups.get_group('A')

     L  N
  0  A  1
  1  A  2

  groups.get_group('B')

     L  N
  2  B  5
  3  B  5
  4  B  4

我发现的实现同样的事情的最简单的方法(至少对于一列)与Anamika的答案类似，只是使用了聚合函数的tuple语法。

df.groupby('a').agg(b=('b','unique'), c=('c','unique'))

只是把之前的答案加起来，在我的情况下，我想要列表和其他函数，如min和max。这样做的方法是:

df = pd.DataFrame({
    'a':['A','A','B','B','B','C'], 
    'b':[1,2,5,5,4,6]
})

df=df.groupby('a').agg({
    'b':['min', 'max',lambda x: list(x)]
})

#then flattening and renaming if necessary
df.columns = df.columns.to_flat_index()
df.rename(columns={('b', 'min'): 'b_min', ('b', 'max'): 'b_max', ('b', '<lambda_0>'): 'b_list'},inplace=True)