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:
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)
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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