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可以使用pandas从一行中的groupby对象创建新列吗?

是的,可以使用pandas从一行中的groupby对象创建新列。

在pandas中,groupby操作可以将数据按照某个列或多个列进行分组,并返回一个groupby对象。该对象可以应用各种聚合函数,如sum、mean、count等,以计算每个组的统计信息。

要从groupby对象创建新列,可以使用transform函数。transform函数可以将聚合结果返回到原始数据的相应位置,以便创建新列。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar'],
        'B': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照列'A'进行分组,并计算每个组的平均值
grouped = df.groupby('A')
mean_values = grouped['B'].transform('mean')

# 将平均值作为新列添加到原始数据中
df['mean_values'] = mean_values

print(df)

输出结果如下:

代码语言:txt
复制
     A  B   C  mean_values
0  foo  1   7          3.0
1  bar  2   8          4.0
2  foo  3   9          3.0
3  bar  4  10          4.0
4  foo  5  11          3.0
5  bar  6  12          4.0

在这个例子中,我们按照列'A'进行分组,并计算每个组的'B'列的平均值。然后,使用transform函数将平均值作为新列添加到原始数据中。

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