在链中的pandas中添加组属性(类似于R中的dplyr group_by - mutate )

在链中的pandas中添加组属性类似于R中的dplyr group_by - mutate。在pandas中，可以使用groupby函数进行分组操作，然后使用transform函数进行组内计算并添加组属性。

具体步骤如下：

导入pandas库：import pandas as pd
创建一个DataFrame对象：df = pd.DataFrame({'group': ['A', 'B', 'A', 'B'], 'value': [1, 2, 3, 4]})
使用groupby函数按照"group"列进行分组：grouped = df.groupby('group')
使用transform函数对每个组进行计算并添加组属性：df['group_mean'] = grouped['value'].transform('mean')
这里的'mean'表示计算每个组的平均值，你可以根据需要选择其他的聚合函数，如'sum'、'count'等。
最后，可以打印输出DataFrame对象来查看结果：print(df)

完整代码示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'group': ['A', 'B', 'A', 'B'], 'value': [1, 2, 3, 4]})

grouped = df.groupby('group')
df['group_mean'] = grouped['value'].transform('mean')

print(df)

输出结果：

  group  value  group_mean
0     A      1         2.0
1     B      2         3.0
2     A      3         2.0
3     B      4         3.0

在这个例子中，我们按照"group"列进行分组，并计算每个组的平均值，然后将结果添加到新的"group_mean"列中。这样就实现了在链中的pandas中添加组属性的功能。

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