Pandas在groupby之后添加计数和列

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是一种常用的数据分组操作，可以根据指定的列或条件将数据分成多个组，并对每个组进行相应的聚合操作。

在groupby之后，我们可以通过使用size()函数来计算每个组的计数，该函数返回一个包含每个组计数的Series对象。此外，我们还可以使用count()函数来计算每个组中非缺失值的数量，该函数返回一个包含每个组非缺失值数量的Series对象。

除了计数之外，我们还可以在groupby之后添加新的列。可以通过使用transform()函数来实现，该函数可以对每个组应用指定的函数，并将结果作为新的列添加到原始数据中。例如，我们可以使用transform()函数计算每个组的平均值，并将结果作为新的列添加到原始数据中。

下面是一个示例代码，演示了如何在Pandas中使用groupby之后添加计数和列：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 35, 25, 30],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'New York', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算每个组的计数
count = df.groupby('Name').size()
print("每个组的计数：")
print(count)

# 在groupby之后添加新的列
df['Mean_Age'] = df.groupby('Name')['Age'].transform('mean')
print("\n添加新的列后的数据：")
print(df)

输出结果如下：

每个组的计数：
Name
Alice      2
Bob        2
Charlie    1
dtype: int64

添加新的列后的数据：
      Name  Age      City  Mean_Age
0    Alice   25  New York      25.0
1      Bob   30     Paris      30.0
2  Charlie   35    London      35.0
3    Alice   25  New York      25.0
4      Bob   30     Paris      30.0

在上述示例中，我们首先使用groupby('Name').size()计算了每个姓名的计数，然后使用groupby('Name')['Age'].transform('mean')计算了每个姓名对应的年龄平均值，并将结果作为新的列'Mean_Age'添加到原始数据中。

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