在groupby r的结果中添加另一列信息

，可以通过使用聚合函数和transform函数来实现。

首先，groupby操作是对数据进行分组，然后对每个分组进行聚合操作。在聚合操作中，可以使用各种聚合函数，如sum、mean、count等。这些聚合函数可以对分组后的数据进行计算，生成一个新的DataFrame。

然后，使用transform函数可以将聚合结果应用到原始数据中的每一行。transform函数可以接受一个函数作为参数，并将该函数应用到每一行数据上，返回一个新的Series或DataFrame。在这个过程中，可以通过transform函数将聚合结果添加为原始数据的一列。

下面是一个示例代码，演示如何在groupby的结果中添加另一列信息：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 对A列进行分组，并计算每个分组的平均值
grouped = df.groupby('A')['C'].mean()

# 使用transform函数将平均值添加为原始数据的一列
df['mean'] = df.groupby('A')['C'].transform('mean')

print(df)

运行以上代码，输出结果如下：

     A    B  C  mean
0  foo  one  1   4.8
1  bar  one  2   4.0
2  foo  two  3   4.8
3  bar  two  4   4.0
4  foo  two  5   4.8
5  bar  one  6   4.0
6  foo  two  7   4.8
7  foo  one  8   4.8

在这个示例中，我们首先对'A'列进行分组，并计算每个分组的平均值。然后，使用transform函数将平均值添加为原始数据的一列。最后，输出结果中可以看到新添加的'mean'列包含了每个分组的平均值。

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