在Pandas中,可以通过使用groupby()
方法和transform()
方法来生成一个新列以按成员进行分组。
首先,使用groupby()
方法将数据按照指定的列进行分组,然后使用transform()
方法对每个组进行操作。
例如,假设有一个名为df
的数据框,其中包含两列"成员"和"数值",我们想要根据"成员"列进行分组,并计算每个成员的总和。
import pandas as pd
# 创建数据框
data = {'成员': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
'数值': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用groupby和transform生成新列
df['总和'] = df.groupby('成员')['数值'].transform('sum')
这样,就会在数据框中生成一个新列"总和",其中每个成员对应的数值为该成员在"数值"列中的总和。
Pandas中的groupby()
方法用于按指定的列对数据进行分组,可以通过传递一个或多个列名来指定分组依据。transform()
方法用于对每个分组应用一个函数,并返回与原始数据框具有相同索引的结果。
总结一下,要在Pandas中生成一个新列以按成员进行分组,可以使用groupby()
方法和transform()
方法来实现。
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