@jyyx 谢谢你的回答，不过和我想得有一些出入，我想得到的是拆分后的 DataFrame，因为后续对各个分组的操作还要用到 pandas 的一些函数

目前我解决的方法是新开了一个列表，来存储排序后 DataFrame 中各个分组的大小（直接调用了 count()函数），然后用了一个 for 循环每次切片操作，得到小的 DataFrame

大致的做法像这样：
itr = 0 # 起始指针
sorted_group_list = [] # 存放每个小分组对象
separate_group_counts = np.array(df['A'].count()).tolist() # 存储了各个分组的大小

for count in separate_group_counts:
sorted_group_list.append(df[itr:itr + count].copy()) # 这里的 copy 不要可能会省点内存，不过有点危险
itr += count

楼下那位的做法好像也挺不错的，比我的简洁一点