如何根据Pandas DataFrame中的条件为每个组添加一个重复值的新列？

在Pandas DataFrame中，可以使用groupby方法根据条件为每个组添加一个重复值的新列。具体步骤如下：

1. 首先，使用groupby方法将DataFrame按照需要的条件进行分组。例如，假设我们要根据某一列的值进行分组，可以使用groupby('column_name')。
2. 接下来，使用apply方法结合自定义的函数来为每个组添加新列。在自定义函数中，可以使用transform方法来为每个组的每一行添加重复值的新列。例如，假设我们要为每个组的每一行添加重复值为1的新列，可以使用df['new_column'] = df['column_name'].transform(lambda x: 1)。

下面是一个完整的示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
                   'Value': [1, 2, 3, 4, 5]})

# 根据Group列进行分组，并为每个组添加重复值为1的新列
df['New_Column'] = df.groupby('Group')['Value'].transform(lambda x: 1)

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

  Group  Value  New_Column
0     A      1           1
1     A      2           1
2     B      3           1
3     B      4           1
4     B      5           1

在这个示例中，我们根据Group列进行分组，并为每个组的每一行添加了重复值为1的新列New_Column。

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