Pandas DataFrame GroupBy和基于分组数据子集的新计算列

Pandas DataFrame GroupBy是Pandas库中的一个功能，用于按照指定的列或条件将数据分组，并对每个分组进行聚合操作。通过GroupBy，可以对数据进行分组统计、计算分组的均值、求和、计数等操作。

基于分组数据子集的新计算列是指在已经进行了分组操作的DataFrame上，根据分组后的数据子集计算新的列。这个过程可以通过使用GroupBy对象的apply方法来实现。

下面是一个完善且全面的答案：

Pandas DataFrame GroupBy是Pandas库中的一个功能，用于按照指定的列或条件将数据分组，并对每个分组进行聚合操作。通过GroupBy，可以对数据进行分组统计、计算分组的均值、求和、计数等操作。

在Pandas中，使用GroupBy的一般流程如下：

1. 使用DataFrame的groupby方法指定要分组的列或条件，得到一个GroupBy对象。
2. 对GroupBy对象进行聚合操作，如计算分组的均值、求和、计数等。可以使用内置的聚合函数，如mean、sum、count等，也可以使用自定义的聚合函数。
3. 可选地，对聚合后的结果进行排序、筛选等操作。

基于分组数据子集的新计算列是指在已经进行了分组操作的DataFrame上，根据分组后的数据子集计算新的列。这个过程可以通过使用GroupBy对象的apply方法来实现。apply方法接受一个自定义的函数作为参数，该函数将应用于每个分组的数据子集上，并返回一个新的列。

例如，我们有一个包含学生信息的DataFrame，其中包括学生姓名、科目和成绩。我们可以使用GroupBy将数据按科目进行分组，并计算每个科目的平均成绩和最高成绩，并将这些结果作为新的列添加到原始DataFrame中。

import pandas as pd

# 创建包含学生信息的DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '科目': ['数学', '数学', '数学', '数学', '英语', '英语', '英语', '英语'],
        '成绩': [80, 90, 70, 85, 75, 85, 95, 80]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按科目进行分组，并计算每个科目的平均成绩和最高成绩
grouped = df.groupby('科目')
df['平均成绩'] = grouped['成绩'].transform('mean')
df['最高成绩'] = grouped['成绩'].transform('max')

print(df)

输出结果如下：

   姓名  科目  成绩  平均成绩  最高成绩
0  张三  数学  80   81.25    90
1  李四  数学  90   81.25    90
2  王五  数学  70   81.25    90
3  赵六  数学  85   81.25    90
4  张三  英语  75   83.75    95
5  李四  英语  85   83.75    95
6  王五  英语  95   83.75    95
7  赵六  英语  80   83.75    95

在上述示例中，我们首先使用groupby方法将数据按科目进行分组，然后使用transform方法计算每个分组的平均成绩和最高成绩，并将结果作为新的列添加到原始DataFrame中。

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