在pandas数据框中为Groups on condition创建列

，可以使用groupby函数和apply方法来实现。首先，使用groupby函数将数据框按照条件进行分组，然后使用apply方法对每个分组应用自定义的函数来创建新的列。

下面是一个完整的答案示例：

在pandas数据框中为Groups on condition创建列的步骤如下：

1. 导入pandas库并读取数据框：

import pandas as pd

# 读取数据框
df = pd.read_csv('data.csv')

1. 使用groupby函数按照条件进行分组：

# 按照条件进行分组
groups = df.groupby('condition')

1. 定义一个自定义的函数来创建新的列：

# 自定义函数
def create_new_column(group):
    # 在这里根据条件创建新的列
    group['new_column'] = group['column1'] + group['column2']
    return group

1. 使用apply方法将自定义函数应用到每个分组：

# 应用自定义函数到每个分组
new_df = groups.apply(create_new_column)

在上述代码中，column1和column2是数据框中的两列，根据具体需求可以修改为实际的列名。condition是用于分组的条件列名。

最后，new_df是包含新列的更新后的数据框。

这种方法可以根据不同的条件为每个分组创建不同的列，适用于根据条件进行数据处理和分析的场景。

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