,可以使用transform
函数来实现。transform
函数可以对每个组应用一个函数,并将结果广播到原始数据帧的相应位置。
下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例数据帧
df = pd.DataFrame({'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'],
'Value': [1, 2, 3, 4, 5]})
# 定义一个函数,将每个组的最大值应用到每个组的所有行
def apply_max(group):
return group.max()
# 使用transform函数将最大值应用到每个组的所有行
df['MaxValue'] = df.groupby('Group')['Value'].transform(apply_max)
print(df)
输出结果如下:
Group Value MaxValue
0 A 1 2
1 A 2 2
2 B 3 4
3 B 4 4
4 C 5 5
在上面的示例中,我们首先创建了一个包含两列的数据帧,其中一列是分组列Group
,另一列是数值列Value
。然后,我们定义了一个函数apply_max
,该函数接受一个组并返回该组的最大值。最后,我们使用transform
函数将最大值应用到每个组的所有行,并将结果存储在新的列MaxValue
中。
这个方法在许多情况下都很有用,例如计算每个组的相对于组内平均值的偏差、计算每个组的排名等。
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