我正在尝试将多列合并到每个列中，这些列基于以熊猫为单位的分组。下面是我正在使用的代码
grouped_df = df.groupby(['d_id', 'time']).agg({'d_name': lambda x: tuple(x)},
{'ver': lambda x: tuple(x)},
{'f_name': lambda x: tuple(x)})
这只给我列表中的第一列（d_name），d_id和time在grouped_df中。其他两列未显示为列表。我尝试过使用list，但是发现list具有agg函数的问题，因此我求助于元组。让我知道我在这里做错了什么。
感谢RafaelC的答案。现在，我尝试将这些列表列作为grouped_df添加到原始数据框。当我看到grouped_df中的列时，它们显示为
Index([u'ver', u'f_name', u'd_name'], dtype='object')
但是当我做头的时候
ver \
d_id time
1 2018-06-01 (ver1, ver2, ver3.....
2 2018-06-01 (ver1, ver2, ver3.....
3 2018-06-01 (ver1, ver2, ver3.....
f_name \
d_id time
1 2018-06-01 (f_name1, f_name2, f_name2.....
2 2018-06-01 (f_name1, f_name2, f_name2.....
3 2018-06-01 (f_name1, f_name2, f_name2.....
d_name
d_id time
1 2018-06-01 (d_name1, dname2, d_name3...
2 2018-06-01 (d_name1, dname2, d_name3...
3 2018-06-01 (d_name1, dname2, d_name3...
如何获得以下d_id时间ver d_name f_name，其中ver，d_name和f_name是列表。
希望这很清楚。
使用单个参数而不是三个
{'d_name': lambda x: tuple(x), 'ver': lambda x: tuple(x), 'f_name': lambda x: tuple(x)}
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