假设我有一个数据框

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'group':['A','A','B','B','C','C'],'score':[1,2,3,4,5,6]})

首先，比如说，我想计算各组的分数总和。我通常会

def group_func(x):
    d = {}
    d['sum_scores'] = x['score'].sum()
    return pd.Series(d)
df.groupby('group').apply(group_func).reset_index()

现在假设我要修改group_func，但是这个修改要求我知道当前输入x 的组标识。我在函数的定义中尝试了 x['group'] 和 x[group].iloc[0] ，但都没有奏效。

函数group_func(x)有没有办法知道当前输入x的定义坐标？

在这个玩具示例中，比如说，我只想得到：

pd.DataFrame({'group':['A','B','C'],'sum_scores':[3,7,11],'name_of_group':['A','B','C']})

显然最后一列只是重复第一列。我想知道如何使用 group_func(x) 之类的函数制作最后一列。比如：当 group_func 处理对应于组 'A' 的 x 并为 sum_scores 生成 value 3 时，如何在 group_func 的本地范围内提取当前身份 'A'？

def group_func(x):
        d = {}
        d['sum_scores'] = x['score'].sum()
        d['group_name'] = x.name # d['group_name'] = x['group'].iloc[0] 
        return pd.Series(d)
    
df.groupby('group').apply(group_func)
Out[63]: 
       sum_scores group_name
group                       
A               3          A
B               7          B
C              11          C