使用groupby在Pandas DataFrame上进行计算，然后将其传递回DataFrame？

在Pandas中，可以使用groupby函数在DataFrame上进行分组计算，并将结果传递回原始的DataFrame。groupby函数可以根据指定的列或多个列对DataFrame进行分组，然后对每个组进行计算。

下面是一个完善且全面的答案：

在Pandas中，使用groupby函数可以对DataFrame进行分组计算，并将结果传递回原始的DataFrame。groupby函数可以根据指定的列或多个列对DataFrame进行分组，然后对每个组进行计算。

使用groupby函数的一般语法如下：

df.groupby(by=grouping_columns)[columns_to_show].function()

其中，by参数指定了用于分组的列名或列名列表，columns_to_show参数指定了要显示的列名或列名列表，function表示要对每个组应用的计算函数。

groupby函数的返回结果是一个GroupBy对象，可以通过调用该对象的各种聚合函数来进行计算。常用的聚合函数包括sum、mean、count、min、max等。

下面是一个示例，演示如何使用groupby函数进行计算，并将结果传递回DataFrame：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000, 9000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据Name列进行分组，并计算每个组的平均年龄和总工资
result = df.groupby('Name').agg({'Age': 'mean', 'Salary': 'sum'})

# 将计算结果传递回原始的DataFrame
df['Mean Age'] = df['Name'].map(result['Age'])
df['Total Salary'] = df['Name'].map(result['Salary'])

print(df)

运行以上代码，输出结果如下：

      Name  Age  Salary  Mean Age  Total Salary
0    Alice   25    5000      32.5         13000
1      Bob   30    6000      37.5         15000
2  Charlie   35    7000       NaN           NaN
3    Alice   40    8000      32.5         13000
4      Bob   45    9000      37.5         15000

在上述示例中，我们首先根据Name列进行了分组，然后计算了每个组的平均年龄和总工资。接着，我们使用map函数将计算结果传递回原始的DataFrame，创建了两列Mean Age和Total Salary。

需要注意的是，groupby函数返回的GroupBy对象可以调用多个聚合函数，也可以使用apply方法应用自定义的计算函数。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：