是否将原始数据框中的列添加到groupby数据框？

在进行groupby操作时，可以选择是否将原始数据框中的列添加到groupby数据框中。这取决于具体的需求和分析目的。

如果需要在groupby数据框中保留原始数据框中的列，可以通过在groupby操作中同时指定需要保留的列名来实现。这样可以在groupby数据框中得到每个组的统计结果，并且保留原始数据框中的其他列。

例如，假设有一个原始数据框df，包含列A、B、C和D。我们想要按列A进行分组，并计算每个组的平均值。同时，我们希望在groupby数据框中保留列B和列C。可以使用以下代码实现：

grouped_df = df.groupby('A')['D'].mean().reset_index()
grouped_df = grouped_df.merge(df[['A', 'B', 'C']], on='A', how='left')

在上述代码中，首先使用groupby函数按列A进行分组，并计算列D的平均值。然后，使用reset_index函数将结果重新设置索引，以得到一个groupby数据框。接下来，使用merge函数将原始数据框df中的列A、B和C与groupby数据框按列A进行合并，保留列B和列C。

这样，我们就得到了一个包含每个组的平均值以及原始数据框中的其他列的groupby数据框。

需要注意的是，根据具体的分析需求，是否将原始数据框中的列添加到groupby数据框可能会有不同的选择。有时候，为了简化分析或减少数据量，可能会选择不保留原始数据框中的列。因此，在实际应用中，需要根据具体情况来决定是否将原始数据框中的列添加到groupby数据框。