python dataframe groupby和追加新列

Python DataFrame的groupby方法用于按照指定的列或多个列对数据进行分组。分组后，可以对每个组进行聚合操作，如求和、计数、平均值等。

在DataFrame中，groupby方法返回一个GroupBy对象，可以通过调用聚合函数对每个组进行操作。常用的聚合函数包括sum、count、mean、max、min等。

追加新列可以使用DataFrame的assign方法，该方法可以在原有DataFrame的基础上添加新的列。可以通过指定列名和对应的值来添加新列。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'John'],
        'Age': [20, 21, 22, 20, 22],
        'Score': [90, 95, 85, 92, 88]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Name列进行分组，并计算每个组的平均年龄和总分数
grouped = df.groupby('Name')
result = grouped.agg({'Age': 'mean', 'Score': 'sum'})

# 追加新列
result = result.assign(Grade=['A', 'B', 'C'])

print(result)

输出结果为：

      Age  Score Grade
Name                  
John  22     173     A
Nick  21      95     B
Tom   20     182     C

在上述示例中，首先创建了一个DataFrame对象df，然后使用groupby方法按照Name列进行分组。接着使用agg方法对每个组进行聚合操作，计算了每个组的平均年龄和总分数。最后使用assign方法追加了一个名为Grade的新列，并指定了对应的值。

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