将新列追加到groupby对象中的pandas数据框中

在pandas中，可以使用groupby函数对数据进行分组操作，并且可以对每个分组进行聚合、转换或其他操作。当我们对数据进行分组后，有时候需要将新的列追加到groupby对象所对应的数据框中。

要将新列追加到groupby对象中的pandas数据框中，可以使用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数据框中的新列中。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 对数据框进行分组，并将新列追加到groupby对象中
df['Sum'] = df.groupby('Group')['Value'].transform('sum')

print(df)

输出结果如下：

  Group  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

在上述示例中，我们首先创建了一个包含两列的数据框，其中一列是分组列Group，另一列是数值列Value。然后，我们使用groupby函数对数据框进行分组，按照Group列进行分组。接着，我们使用transform函数对每个分组的Value列进行求和操作，并将结果追加到新列Sum中。最后，我们打印输出了结果数据框。

这样，我们就成功地将新列追加到groupby对象中的pandas数据框中了。

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