在pandas groupby模式中，使用用户定义的函数，将其应用于多个列，并将结果分配给新的pandas列

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在pandas中，groupby函数用于按照指定的列对数据进行分组，并可以对每个分组应用自定义的函数。要将用户定义的函数应用于多个列，并将结果分配给新的pandas列，可以使用apply方法。

首先，使用groupby函数按照指定的列对数据进行分组。例如，假设我们有一个名为df的pandas DataFrame，其中包含"列A"和"列B"两列数据，我们想要按照"列A"进行分组：

grouped = df.groupby('列A')

接下来，定义一个用户自定义的函数，该函数将应用于每个分组。该函数可以接受一个参数，表示每个分组的数据。例如，我们定义一个函数来计算每个分组中"列B"的平均值：

def calculate_mean(group):
    return group['列B'].mean()

然后，使用apply方法将用户定义的函数应用于每个分组，并将结果分配给新的pandas列。可以使用lambda函数来实现这一步骤：

df['新列'] = grouped.apply(lambda x: calculate_mean(x))

现在，我们已经将用户定义的函数应用于多个列，并将结果分配给了新的pandas列"新列"。

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