在python中将一个数据框中的列添加到group-by数据框中

在Python中，可以使用pandas库来将一个数据框中的列添加到group-by数据框中。具体步骤如下：

1. 首先，导入pandas库并读取数据框。可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 读取数据框
df = pd.read_csv('data.csv')

1. 接下来，使用groupby()函数对数据框进行分组。可以根据某一列或多列进行分组。例如，按照"category"列进行分组，可以使用以下代码：

grouped = df.groupby('category')

1. 然后，可以使用agg()函数对每个分组进行聚合操作。在agg()函数中，可以指定要应用的聚合函数。例如，计算每个分组的平均值和总和，可以使用以下代码：

result = grouped.agg({'value': ['mean', 'sum']})

1. 最后，将原始数据框中的其他列添加到group-by数据框中。可以使用merge()函数将两个数据框合并。例如，将原始数据框中的"name"列添加到group-by数据框中，可以使用以下代码：

result = result.merge(df[['category', 'name']], on='category', how='left')

这样，就将原始数据框中的"name"列添加到了group-by数据框中。

总结：

在Python中，可以使用pandas库来将一个数据框中的列添加到group-by数据框中。首先，使用groupby()函数对数据框进行分组，然后使用agg()函数进行聚合操作，最后使用merge()函数将原始数据框中的其他列添加到group-by数据框中。

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