使用pandas groupby()添加公式的计算列

pandas是一个强大的数据分析工具，而groupby()是pandas中用于分组操作的函数。通过groupby()函数，我们可以将数据按照指定的列进行分组，并对每个分组进行相应的计算。

在使用groupby()函数时，我们可以通过添加公式的计算列来对每个分组进行计算。这可以通过使用pandas的apply()函数结合lambda表达式来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'John'],
        'Subject': ['Math', 'English', 'Math', 'English', 'Math'],
        'Score': [80, 75, 90, 85, 95]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby()函数按照Name列进行分组，并添加计算列AverageScore
df['AverageScore'] = df.groupby('Name')['Score'].apply(lambda x: x.mean())

print(df)

运行以上代码，输出结果如下：

   Name  Subject  Score  AverageScore
0   Tom     Math     80          82.5
1  Nick  English     75          75.0
2  John     Math     90          90.0
3   Tom  English     85          82.5
4  John     Math     95          90.0

在上述代码中，我们首先创建了一个示例数据集df。然后，使用groupby()函数按照Name列进行分组，并通过lambda表达式计算每个分组的平均分数。最后，将计算结果赋值给新的列AverageScore。

这样，我们就成功地使用pandas的groupby()函数添加了公式的计算列。

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