在R data.table代码的Pandas中等效: df[，new_column :=列2/(1：.N)，by=(column1)]

在R data.table代码的Pandas中等效的操作是使用data.table库的:=运算符来创建一个新的列，并使用by参数指定分组列。

具体的代码如下所示：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据表
df = pd.DataFrame({'column1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'],
                   'column2': [10, 20, 30, 40, 50]})

# 在Pandas中使用data.table代码的等效操作
df['new_column'] = df.groupby('column1').cumcount() + 1
df['new_column'] = df['column2'] / df['new_column']

print(df)

上述代码中，首先导入pandas库，并创建一个示例的数据表df。然后，通过groupby方法将数据表按照column1列进行分组，并使用cumcount方法计算每个分组中的行数。接下来，将column2列的值除以每个分组中的行数，得到新的列new_column。最后，打印输出数据表。

这个操作的目的是将column2列的值除以每个分组中的行数，得到每个分组中的平均值。这在数据分析和统计中非常常见，可以用于计算每个分组的平均值或其他统计指标。

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