,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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