为pandas df中的每个组重复新列中的值

在pandas中，可以使用groupby函数将DataFrame按照指定的列进行分组，并对每个组进行操作。要为pandas DataFrame中的每个组重复新列中的值，可以使用transform函数。

具体步骤如下：

1. 首先，使用groupby函数按照需要分组的列对DataFrame进行分组。例如，如果要按照"group"列进行分组，可以使用以下代码：

grouped = df.groupby('group')

1. 接下来，定义一个函数，该函数将在每个组上执行操作并返回结果。在这个函数中，可以使用transform函数来为每个组重复新列中的值。例如，如果要将新列名为"new_column"的列中的值重复到每个组中，可以使用以下代码：

def repeat_values(x):
    x['repeated_column'] = x['new_column'].repeat(len(x))
    return x

df = grouped.transform(repeat_values)

在上述代码中，repeat_values函数接收一个组，并在该组上执行操作。x['new_column'].repeat(len(x))将新列中的值重复到每个组中，并将结果存储在名为"repeated_column"的新列中。

1. 最后，将结果存储在原始DataFrame中的新列中。在上述代码中，我们将结果存储在名为"repeated_column"的新列中。

完整示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
        'new_column': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照"group"列进行分组
grouped = df.groupby('group')

# 定义函数，在每个组上执行操作并重复新列中的值
def repeat_values(x):
    x['repeated_column'] = x['new_column'].repeat(len(x))
    return x

# 将结果存储在原始DataFrame中的新列中
df = grouped.transform(repeat_values)

print(df)

这样，就可以在pandas DataFrame中的每个组中重复新列中的值，并将结果存储在新列中。

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