使用GroupBy向数据框添加新列

是指在数据分组的基础上，将计算结果作为新的列添加到数据框中。下面是完善且全面的答案：

GroupBy是一种数据分组操作，它根据指定的列或条件将数据进行分组。通过GroupBy操作，可以对分组后的数据进行聚合计算，并将计算结果添加到数据框中的新列。

在Pandas库中，可以使用GroupBy对象的agg()方法进行聚合计算。agg()方法可以接受一个字典作为参数，字典的键表示要计算的新列名称，字典的值表示要应用于分组的聚合函数。常用的聚合函数有sum、mean、count、min、max等。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建数据框
data = {'Name': ['John', 'Mike', 'Sarah', 'John', 'Mike'],
        'Age': [28, 32, 30, 28, 32],
        'Salary': [5000, 6000, 5500, 5000, 6000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用GroupBy进行分组，并计算平均工资
df['Average Salary'] = df.groupby('Name')['Salary'].transform('mean')

# 打印结果
print(df)

输出结果：

   Name  Age  Salary  Average Salary
0  John   28    5000            5000
1  Mike   32    6000            6000
2  Sarah  30    5500            5500
3  John   28    5000            5000
4  Mike   32    6000            6000

在上述代码中，我们使用了GroupBy将数据按照姓名进行分组，然后使用transform()方法计算每个人的平均工资，并将结果添加到数据框中的新列"Average Salary"中。

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