如何在保留所有原始数据的同时聚合pandas Dataframe？

在保留所有原始数据的同时聚合pandas Dataframe，可以使用pandas库中的groupby函数来实现。groupby函数可以根据指定的列或多个列对数据进行分组，并对每个分组进行聚合操作。

以下是实现的步骤：

1. 导入pandas库：首先需要导入pandas库，可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

1. 创建Dataframe：根据需要的数据，创建一个pandas Dataframe。假设我们有一个包含学生姓名、科目和分数的Dataframe，可以使用以下代码创建：

data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '张三', '李四', '王五'],
        '科目': ['数学', '数学', '数学', '英语', '英语', '英语'],
        '分数': [80, 90, 85, 70, 75, 95]}
df = pd.DataFrame(data)

1. 使用groupby函数进行聚合：使用groupby函数对Dataframe进行分组，并选择要聚合的列。在这个例子中，我们可以根据姓名进行分组，并计算每个学生的平均分数。可以使用以下代码实现：

df_grouped = df.groupby('姓名').mean()

1. 保留原始数据：为了保留所有原始数据，可以使用transform函数将聚合结果广播回原始Dataframe。可以使用以下代码实现：

df['平均分'] = df_grouped['分数'].transform(lambda x: x)

这样，我们就在保留所有原始数据的同时，将每个学生的平均分数添加到了Dataframe中。

总结一下，以上是在保留所有原始数据的同时聚合pandas Dataframe的步骤。通过使用groupby函数进行分组和聚合，并使用transform函数将聚合结果广播回原始Dataframe，可以实现这个目标。

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