一、缘由
在爬取大量的数据之后，需要对数据进行分组的处理，于是就使用了groupby，但是我需要的并不是分组之后数据的聚合分析，我需要的是原生的某些数据。但是却找不到网上的相关案例。于是，我就自己尝试的进行。终于找到了去找原生数据的方法了。
二、具体实现
1、先看一个简单和基础的
for i in pd[pd['备注'] == 1].groupby(['model_id']):
print(i)
break
#结果是一个有分组名称和分组数据形成的数组
2、再看一个清晰一些的
for groupname,group_df in pd[pd['备注'] == 1].groupby(['model_id']):
print(groupname,group_df)
break
#结果是一个有分组名称和分组数据
3、然后实现寻找分组中的某个数据，并使用字典进行保存
for groupname,group_df in pd[pd['备注'] == 1].groupby(['model_id'])：
pf_id_list = []
ps_id_list = []
item = {}
for i in group_df['pf_id']:
print(i)
pf_id_list.append(str(int(i)))
for j in group_df['ps_id']:
ps_id_list.append(str(int(j)))
for m in range(len(pf_id_list)):
item[pf_id_list[m]] = ps_id_list[m]
print(pf_id_list,ps_id_list)
print(group_df)
print(item)
break
ok,到此结束，实现需求。
