在 Pandas 中没有聚合的 Groupby

在 Pandas 中，Groupby 是一种非常强大的操作，它允许我们根据特定的列或条件将数据分组，并进行一些聚合操作。但是，并不是所有的 Groupby 操作都需要进行聚合，有时我们只需要简单地将数据按照某些列进行分组，而不对分组后的数据进行任何聚合计算。在 Pandas 中，并没有直接的方法来实现这样的 Groupby 操作，但我们可以通过一些技巧来达到类似的效果。

1. 使用 Groupby 和 apply 函数

虽然 Pandas 中没有提供无聚合的 Groupby，但我们可以使用 groupby 方法和 apply 函数来实现类似的效果。

先来看一个例子，假设我们有一个包含学生姓名和成绩的数据框，我们想要根据学生姓名将数据分组，但不进行任何聚合计算：

import pandas as pd

# 创建包含学生姓名和成绩的数据框
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '张三', '李四', '王五'],
        '成绩': [90, 80, 85, 95, 75, 90]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 Groupby 和 apply 函数进行分组
groups = df.groupby('姓名').apply(lambda x: x)

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含学生姓名和成绩的数据框 df。然后，我们使用 groupby 方法按照学生姓名进行分组，并使用 apply 函数将每个分组中的数据返回。通过这种方式，我们实现了无聚合的 Groupby 操作。

注意，这里的 lambda x: x 函数只是一个简单的示例，实际上你可以在 lambda 函数中定义自己想要的任何操作。

2. 使用 Groupby 和 first 方法

另一种实现无聚合的 Groupby 的方法是使用 groupby 方法和 first 方法。first 方法返回每个分组的第一个元素，从而实现了无聚合的 Groupby。

继续以上面的例子为例：

import pandas as pd

# 创建包含学生姓名和成绩的数据框
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '张三', '李四', '王五'],
        '成绩': [90, 80, 85, 95, 75, 90]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 Groupby 和 first 方法进行分组
groups = df.groupby('姓名').first()

在上面的示例中，我们使用 groupby 方法按照学生姓名进行分组，然后使用 first 方法返回每个分组的第一个元素。通过这种方式，我们实现了无聚合的 Groupby 操作。

总结

在 Pandas 中没有直接的方法来实现无聚合的 Groupby，但我们可以通过使用 apply 函数或者 first 方法来达到类似的效果。这些技巧使我们能够根据特定的列将数据进行分组，而不对分组后的数据进行任何聚合计算。无聚合的 Groupby 在某些情况下非常有用，尤其是当我们只关心数据的分组，而不需要进行其他操作时。