在数据框中的每个组上运行模型，并将关键指标输出到新的数据框中

，可以通过以下步骤实现：

首先，需要对数据框进行分组。根据数据框的特定列或条件，使用分组函数（如groupby）将数据框按组划分。
对于每个组，可以选择适当的模型进行训练和预测。根据数据的特点和需求，可以选择线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等机器学习模型。
在每个组上运行模型后，可以计算关键指标。这些指标可以是模型的性能评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1值等，也可以是其他业务相关的指标。
将关键指标输出到新的数据框中。可以创建一个新的数据框，并将每个组的关键指标作为新数据框的一列。可以使用pandas库中的DataFrame来实现。

以下是一个示例代码，演示如何在数据框中的每个组上运行模型，并将关键指标输出到新的数据框中（以Python为例）：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 假设有一个名为df的数据框，包含特征列'group'和'feature'，以及目标列'target'
df = pd.DataFrame({'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
                   'feature': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
                   'target': [10, 20, 30, 40, 50, 60]})

# 创建一个新的数据框，用于存储关键指标
result_df = pd.DataFrame(columns=['group', 'key_metric'])

# 按组进行分组
groups = df.groupby('group')

# 遍历每个组
for group_name, group_data in groups:
    # 获取当前组的特征和目标列
    X = group_data[['feature']]
    y = group_data['target']
    
    # 创建并训练模型
    model = LinearRegression()
    model.fit(X, y)
    
    # 在当前组上计算关键指标（这里以模型的系数为例）
    key_metric = model.coef_[0]
    
    # 将关键指标添加到新的数据框中
    result_df = result_df.append({'group': group_name, 'key_metric': key_metric}, ignore_index=True)

# 打印结果
print(result_df)

在上述示例中，我们假设数据框df包含了一个名为'group'的列，表示数据的分组，以及一个名为'feature'的特征列和一个名为'target'的目标列。我们使用线性回归模型来在每个组上运行模型，并将模型的系数作为关键指标存储在新的数据框result_df中。最后，打印result_df即可查看结果。

请注意，上述示例仅为演示目的，实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的修改和调整。