根据其他列上的值对列进行分组，以在pandas中创建新列

在pandas中，可以使用groupby函数根据其他列上的值对列进行分组，以创建新列。groupby函数将数据按照指定的列进行分组，并返回一个GroupBy对象。然后，可以使用该对象的聚合函数（如sum、mean、count等）对分组后的数据进行计算，并将结果存储在新列中。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 35, 25, 30],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 5500, 6500]}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据Name列进行分组，并计算每个分组的平均薪资
df['Average Salary'] = df.groupby('Name')['Salary'].transform('mean')

print(df)

输出结果如下：

      Name  Age  Salary  Average Salary
0    Alice   25    5000          5250.0
1      Bob   30    6000          6250.0
2  Charlie   35    7000          7000.0
3    Alice   25    5500          5250.0
4      Bob   30    6500          6250.0

在上述代码中，我们根据Name列进行分组，并使用transform函数计算每个分组的平均薪资。最后，将结果存储在新列Average Salary中。

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