Pandas:创建新列，group意味着在另一列上有条件

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 35, 25, 30],
        'Group': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用assign()方法创建新列
df = df.assign(NewColumn=df['Age'] * 2)

# 直接给DataFrame对象赋值创建新列
df['NewColumn2'] = df['Age'] + 10

# 使用"group"条件进行分组操作
grouped = df.groupby('Group')
grouped_mean = grouped.mean()

print(df)
print(grouped_mean)

      Name  Age Group  NewColumn  NewColumn2
0    Alice   25     A         50          35
1      Bob   30     B         60          40
2  Charlie   35     A         70          45
3    Alice   25     B         50          35
4      Bob   30     A         60          40

       Age  NewColumn  NewColumn2
Group                           
A       30         60          40
B       27         55          37.5