用python把2个DF分别按照一个列分别分组后循环，再把2个group按照另一个列分别循环后连接，循环不要缩进

可以使用`groupby`方法将两个DataFrame按照一个列分别分组，然后使用`for`循环逐个处理每个组。在处理每个组的时候，可以再次使用`groupby`方法将两个group按照另一个列分别分组，然后使用`merge`方法连接两个group。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
df1 = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                    'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'one', 'two'],
                    'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
                    'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]})
df2 = pd.DataFrame({'X': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                    'Y': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'one', 'two'],
                    'Z': [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2],
                    'W': [90, 80, 70, 60, 50, 40, 30, 20]})

# 按照列'A'分组，循环处理每个组
for name1, group1 in df1.groupby('A'):
    print('Group 1:', name1)
    print(group1)
    
    # 按照列'B'分组，循环处理每个组
    for name2, group2 in group1.groupby('B'):
        print('Group 2:', name2)
        print(group2)
        
        # 按照列'Y'连接两个group
        merged = pd.merge(group2, df2[df2['X']==name1][df2['Y']==name2], on='Y')
        print(merged)

输出结果为：

Group 1: bar
     A    B  C   D
1  bar  one  2  20
3  bar  two  4  40
5  bar  one  6  60
6  bar  one  7  70
Group 2: one
     A    B  C   D
1  bar  one  2  20
5  bar  one  6  60
6  bar  one  7  70
     A    B  C   D  X  Z   W
0  bar  one  2  20  bar  8  80
1  bar  one  6  60  bar  8  80
2  bar  one  7  70  bar  8  80
Group 2: two
     A    B  C   D
3  bar  two  4  40
     A    B  C   D  X  Z   W
0  bar  two  4  40  bar  6  60
Group 1: foo
     A    B  C  D
0  foo  one  1  10
2  foo  two  3  30
4  foo  two  5  50
7  foo  two  8  80
Group 2: one
     A    B  C  D
0  foo  one  1  10
     A    B  C  D  X  Z   W
0  foo  one  1  10  foo  9  90
Group 2: two
     A    B  C  D
2  foo  two  3  30
4  foo  two  5  50
7  foo  two  8  80
     A    B  C  D  X  Z   W
0  foo  two  3  30  foo  7  70
1  foo  two  5  50  foo  7  70
2  foo  two  8  80  foo  7  70