如何在Pandas中向分组数据框中添加列

在数据分析中，经常需要对数据进行分组并进行计算每组。 Pandas 通过其 groupby 函数提供了一种便捷的方法来做到这一点。一个常见的任务是计算每个组中某一列的值，并将包含这些计数的列添加到数据帧中。

考虑数据帧 df:

df = pd.DataFrame({'c':[1,1,1,2,2,2,2],'type':['m','n','o','m','m','n','n']})

要计算每个 c 的 type 值，我们可以在分组数据帧上使用 value_counts 函数：

g = df.groupby('c')['type'].value_counts().reset_index(name='t')

这将创建一个包含组计数的新数据帧 g 。要向 g 添加一列，其中包含每个组的大小，我们可以使用变换函数：

g['size'] = df.groupby('c')['type'].transform('size')

transform 将函数应用于原始数据帧中的每个组，并返回一个其索引与原始数据帧对齐的系列。在本例中，我们使用 size 函数来计算每个组中的元素数量，并将其分配给新的列大小。生成的数据帧 g 现在看起来像这样：

   c type  t  size
0  1    m  1     3
1  1    n  1     3
2  1    o  1     3
3  2    m  2     4
4  2    n  2     4

这演示了一种根据 groupby 聚合的结果向分组数据帧添加新列的简单方法。