是否可以groupby()在apply()lambda函数中指定使用组名的调用？
类似于如果我遍历组，则可以通过以下元组分解来获取组密钥：
for group_name, subdf in temp_dataframe.groupby(level=0, axis=0):
print group_name
...是否有一种方法也可以在apply函数中获取组名，例如：
temp_dataframe.groupby(level=0,axis=0).apply(lambda group_name, subdf: foo(group_name, subdf)
如何获取组名称作为apply lambda函数的参数？
我认为您应该能够使用该name属性：
temp_dataframe.groupby(level=0,axis=0).apply(lambda x: foo(x.name, x))
应该可以工作，例如：
In [132]:
df = pd.DataFrame({'a':list('aabccc'), 'b':np.arange(6)})
df
Out[132]:
a b
0 a 0
1 a 1
2 b 2
3 c 3
4 c 4
5 c 5
In [134]:
df.groupby('a').apply(lambda x: print('name:', x.name, '\nsubdf:',x))
name: a
subdf: a b
0 a 0
1 a 1
name: b
subdf: a b
2 b 2
name: c
subdf: a b
3 c 3
4 c 4
5 c 5
Out[134]:
Empty DataFrame
Columns: []
Index: []
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