如何通过Python中的groupby函数获取均值来创建列？

在Python中，可以使用groupby函数来根据特定的条件对数据进行分组，并通过聚合函数（如均值）来创建新的列。下面是一个示例代码，演示如何使用groupby函数获取均值来创建列：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby函数和均值聚合函数创建新的列
df['Mean'] = df.groupby('Group')['Value'].transform('mean')

print(df)

输出结果如下：

  Group  Value  Mean
0     A      1   1.5
1     A      2   1.5
2     B      3   4.0
3     B      4   4.0
4     B      5   4.0

在上述代码中，我们首先创建了一个示例数据集df，包含两列：'Group'和'Value'。然后，我们使用groupby函数将数据按照'Group'列进行分组，并使用transform方法和均值聚合函数来计算每个分组的均值。最后，将计算得到的均值赋值给新的列'Mean'。

这种方法适用于使用Python中的pandas库进行数据处理和分析的场景。通过使用groupby函数和聚合函数，我们可以方便地对数据进行分组和计算统计指标，从而创建新的列。

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