我有一個(gè)這樣的數(shù)據(jù)框：df = pd.DataFrame({'id': [1, 1, 1, 2, 2], 'C1': ['1A', '1B', '1C', '2A', '2B'], 'C2': [100, 200, 300, 400, 500]})print(df)   id  C1   C20   1  1A  1001   1  1B  2002   1  1C  3003   2  2A  4004   2  2B  500從這個(gè)數(shù)據(jù)框中，如何為 'id' 的每個(gè)值獲取多個(gè)子集，就像這樣？   id  C1   C20   1  1A  100   id  C1   C20   1  1A  1001   1  1B  200   id  C1   C20   1  1A  1001   1  1B  2002   1  1C  300   id  C1   C20   2  2A  400   id  C1   C20   2  2A  4001   2  2B  500我可以像下面這樣寫(xiě)一個(gè) for 循環(huán)。for id in df['id'].unique().tolist():    df1 = df[df['id'] == id]    for i in range(len(df1) + 1):        df1 = df1.head(i)有沒(méi)有一種有效的方法可以做到這一點(diǎn)，因?yàn)槲覔碛械臄?shù)據(jù)框在“id”列中有數(shù)千個(gè)值。我嘗試使用 df.apply，但它一次僅適用于 1 行（軸 = 1）。我的最終目標(biāo)是得到如下所示的數(shù)據(jù)框（其中 C2 是子集數(shù)據(jù)框的 C2 列中值的總和）。    id  1A  1B  1C  2A  2B  C20    1   1   0   0   0   0  1000    1   1   1   0   0   0  3000    1   1   1   1   0   0  6001    2   0   0   0   1   0  4001    2   0   0   0   1   1  900如果我采用 for 循環(huán)方法，我可以在內(nèi)部 for 循環(huán)中獲得的子集數(shù)據(jù)幀上執(zhí)行分組“id”、求和“C2”列和交叉表。然后我可以最終 pd.concat 所有子集交叉表結(jié)果。但我不知道如何更有效地做到這一點(diǎn)。請(qǐng)建議。