使用pandas数据帧，如何按多列分组并添加新列

使用pandas数据帧按多列分组并添加新列的方法如下：

1. 首先，导入pandas库并读取数据到数据帧中：

import pandas as pd

# 读取数据到数据帧
df = pd.read_csv('data.csv')

1. 接下来，使用groupby()方法按多列进行分组，并使用agg()方法对每个分组进行聚合操作：

# 按多列分组并聚合
grouped = df.groupby(['列1', '列2']).agg({'列3': 'sum', '列4': 'mean'})

在上述代码中，['列1', '列2']表示按照列1和列2进行分组，{'列3': 'sum', '列4': 'mean'}表示对列3进行求和操作，对列4进行平均值操作。

1. 最后，将聚合结果添加为新列到原始数据帧中：

# 添加新列到原始数据帧
df = df.merge(grouped, on=['列1', '列2'], how='left')

在上述代码中，on=['列1', '列2']表示按照列1和列2进行合并，how='left'表示左连接，将聚合结果添加为新列到原始数据帧中。

这样，就可以按多列分组并添加新列到pandas数据帧中了。

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