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:
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:
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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