熊猫能否将groupby汇总成一个列表，而不是总和，平均值等？
问题内容：
我已经成功使用groupby函数按组求和或平均了给定变量，但是有没有一种方法可以汇总到值列表中，而不是得到一个结果？（这是否仍称为聚合？）
我并不完全确定这是我应该采取的方法，因此下面是我想对玩具数据进行转换的示例。
也就是说，如果数据看起来像这样：
A B C
1 10 22
1 12 20
1 11 8
1 10 10
2 11 13
2 12 10
3 14 0
我想要最终得到的是类似以下内容的东西。我不完全确定是否可以通过groupby聚合到列表中来完成此操作，而对于从何处去却不知所措。
假设输出：
A B C New1 New2 New3 New4 New5 New6
1 10 22 12 20 11 8 10 10
2 11 13 12 10
3 14 0
也许我应该追求关键点？数据放入列的顺序无关紧要-在此示例中，所有列B到New6都是等效的。所有建议/更正，不胜感激。
问题答案：
我的解决方案比您预期的要长一些，我敢肯定它可以缩短，但是：
g = df.groupby("A").apply(lambda x: pd.concat((x["B"], x["C"])))
k = g.reset_index()
k["i"] = k1.index
k["rn"] = k1.groupby("A")["i"].rank()
k.pivot_table(rows="A", cols="rn", values=0)
# output
# rn 1 2 3 4 5 6
# A
# 1 10 12 11 22 20 8
# 2 10 11 10 13 NaN NaN
# 3 14 10 NaN NaN NaN NaN
有点解释。第一行，g = df.groupby("A").apply(lambda x: pd.concat((x["B"], x["C"])))。这一组df依据A，然后将列B和C放入一列：
A
1 0 10
1 12
2 11
0 22
1 20
2 8
2 3 10
4 11
3 10
4 13
3 5 14
5 10
然后k = g.reset_index()，创建顺序索引，结果是：
A level_1 0
0 1 0 10
1 1 1 12
2 1 2 11
3 1 0 22
4 1 1 20
5 1 2 8
6 2 3 10
7 2 4 11
8 2 3 10
9 2 4 13
10 3 5 14
11 3 5 10
现在，我想将此索引移到列中（我想听听如何在不重置索引的情况下创建顺序列）k["i"] = k1.index：
A level_1 0 i
0 1 0 10 0
1 1 1 12 1
2 1 2 11 2
3 1 0 22 3
4 1 1 20 4
5 1 2 8 5
6 2 3 10 6
7 2 4 11 7
8 2 3 10 8
9 2 4 13 9
10 3 5 14 10
11 3 5 10 11
现在，k["rn"] = k1.groupby("A")["i"].rank()将在每个行内添加row_number
A（例如row_number() over(partition by A order by i)在SQL中：
A level_1 0 i rn
0 1 0 10 0 1
1 1 1 12 1 2
2 1 2 11 2 3
3 1 0 22 3 4
4 1 1 20 4 5
5 1 2 8 5 6
6 2 3 10 6 1
7 2 4 11 7 2
8 2 3 10 8 3
9 2 4 13 9 4
10 3 5 14 10 1
11 3 5 10 11 2
最后，只需枢纽k.pivot_table(rows="A", cols="rn", values=0)：
rn 1 2 3 4 5 6
A
1 10 12 11 22 20 8
2 10 11 10 13 NaN NaN
3 14 10 NaN NaN NaN NaN
