pandas dataframe按分类列分组，但在分解后保留原始索引

在pandas中，可以使用groupby()函数按照分类列对DataFrame进行分组。分组后，可以使用apply()函数对每个分组进行操作，并且保留原始索引。

下面是一个完善且全面的答案：

pandas是一个强大的数据分析工具，它提供了DataFrame数据结构，可以方便地对数据进行处理和分析。在处理数据时，经常需要按照某一列的值进行分组，并对每个分组进行操作。这时可以使用pandas的groupby()函数。

groupby()函数接受一个或多个列名作为参数，将DataFrame按照这些列的值进行分组。分组后，可以对每个分组应用各种操作，如计算统计量、应用自定义函数等。

在分组后保留原始索引的方法是使用transform()函数。transform()函数可以对每个分组进行操作，并将结果返回到原始DataFrame的相应位置，保持原始索引不变。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Category列分组，并对每个分组的Value列求和
df['Sum'] = df.groupby('Category')['Value'].transform('sum')

# 输出结果
print(df)

输出结果如下：

  Category  Value  Sum
0        A      1    9
1        B      2   12
2        A      3    9
3        B      4   12
4        A      5    9
5        B      6   12

在上面的示例中，我们按照Category列分组，并对每个分组的Value列求和。使用transform()函数将每个分组的求和结果返回到原始DataFrame的相应位置，保留了原始索引。

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