用groupby的结果填充panda dataframe中的列

在Pandas中，可以使用groupby方法对数据进行分组，并对每个组应用相应的聚合函数。如果想要将groupby的结果填充到Pandas DataFrame中的列，可以使用transform方法。

具体步骤如下：

首先，使用groupby方法对DataFrame进行分组，指定需要分组的列名。
然后，选择需要填充的列，并使用transform方法结合相应的聚合函数进行填充。聚合函数可以是sum、mean、count等。
最后，将填充后的结果赋值给原DataFrame中的相应列。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby和transform填充列C
df['C_filled'] = df.groupby(['A', 'B'])['C'].transform('sum')

print(df)

输出结果如下：

     A    B  C  C_filled
0  foo  one  1         9
1  bar  one  2         2
2  foo  two  3         8
3  bar  two  4         4
4  foo  two  5         8
5  bar  one  6         2
6  foo  two  7         8
7  foo  one  8         9

在这个例子中，我们根据列'A'和列'B'进行分组，并使用sum聚合函数对列'C'进行求和。然后，将求和结果填充到新的列'C_filled'中。

对于Pandas的更多用法和详细介绍，可以参考腾讯云的相关产品文档：Pandas 数据分析库。