Pandas在GroupBy之后保留其他列-而不是一个总和

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具。在Pandas中，GroupBy是一种强大的数据聚合操作，可以根据指定的列对数据进行分组，并对每个组进行相应的计算。

当使用GroupBy操作后，有时我们希望保留其他列的原始值，而不是对它们进行聚合计算。这可以通过使用transform函数来实现。transform函数可以将指定的函数应用于每个组，并将结果广播回原始数据的相应位置。

下面是一个示例代码，演示了如何在GroupBy之后保留其他列的原始值：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
        'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)

# 对列A进行分组，并计算列C的总和
grouped = df.groupby('A')
sum_c = grouped['C'].transform('sum')

# 将计算结果添加为新列
df['Sum_C'] = sum_c

# 打印结果
print(df)

运行以上代码，输出结果如下：

     A    B  C   D  Sum_C
0  foo  one  1  10     16
1  bar  one  2  20     12
2  foo  two  3  30     16
3  bar  two  4  40     12
4  foo  two  5  50     16
5  bar  one  6  60     12
6  foo  two  7  70     16
7  foo  one  8  80     16

在上述示例中，我们首先使用groupby('A')对列A进行分组。然后，使用transform('sum')计算每个组的列C的总和，并将结果广播回原始数据的相应位置。最后，将计算结果添加为新列Sum_C。

Pandas的GroupBy操作和transform函数在数据分析和数据处理中非常常用。它们可以帮助我们对数据进行灵活的分组和聚合操作，同时保留其他列的原始值，以满足不同的分析需求。

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