groupby+sum/mean/ect然后将grouped值返回到原始数据帧中未分组的索引？

在云计算领域，groupby是一种数据处理操作，用于根据指定的列或条件将数据分组。而sum、mean等是对分组后的数据进行聚合计算的函数。

具体回答你的问题，如果要将grouped值返回到原始数据帧中未分组的索引，可以使用merge操作。以下是一个完善且全面的答案：

在Python的数据分析库Pandas中，可以使用groupby函数对数据进行分组操作。groupby函数将数据按照指定的列或条件进行分组，并返回一个GroupBy对象。然后，可以使用sum、mean等函数对分组后的数据进行聚合计算。

要将grouped值返回到原始数据帧中未分组的索引，可以使用merge操作。首先，使用groupby函数对数据进行分组，并计算所需的聚合值。然后，使用reset_index函数将分组后的数据的索引重置为默认的整数索引。接下来，使用merge函数将分组后的数据与原始数据帧进行合并，通过指定合并的列或索引，将grouped值返回到原始数据帧中未分组的索引。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 假设有一个名为df的数据帧，包含两列：'group'和'value'
# 对'group'列进行分组，并计算'value'列的和
grouped = df.groupby('group')['value'].sum()

# 将分组后的数据的索引重置为默认的整数索引
grouped = grouped.reset_index()

# 将分组后的数据与原始数据帧进行合并，通过'group'列将grouped值返回到原始数据帧中未分组的索引
merged_df = pd.merge(df, grouped, on='group', how='left')

在这个示例中，'group'列是用于分组的列，'value'列是需要计算和的列。使用groupby函数对数据进行分组，并计算'value'列的和。然后，使用reset_index函数将分组后的数据的索引重置为默认的整数索引。最后，使用merge函数将分组后的数据与原始数据帧进行合并，通过指定'group'列进行合并，将grouped值返回到原始数据帧中未分组的索引。

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