使用pandas groupby().transform()和tolist()作为聚合器来组合重复项

使用pandas的groupby().transform()和tolist()作为聚合器可以用于组合重复项。具体步骤如下：

1. 首先，导入pandas库并读取数据集：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

1. 使用groupby()方法按照某一列或多列进行分组：

# 按照某一列进行分组
grouped = df.groupby('column_name')

1. 使用transform()方法对每个分组进行聚合操作：

# 对每个分组进行聚合操作
aggregated = grouped['column_to_aggregate'].transform('aggregation_function')

其中，'column_name'是要进行分组的列名，'column_to_aggregate'是要进行聚合操作的列名，'aggregation_function'是聚合函数，例如'mean'、'sum'、'count'等。

1. 将聚合结果作为新的列添加到原始数据集中：

# 将聚合结果作为新的列添加到原始数据集中
df['aggregated_column'] = aggregated

1. 使用tolist()方法将聚合结果转换为列表形式：

# 将聚合结果转换为列表形式
aggregated_list = df['aggregated_column'].tolist()

最终，aggregated_list将包含所有重复项组合的结果。

这种方法适用于需要将分组聚合结果应用于原始数据集的场景，例如计算每个样本与其所在分组的平均值之间的差异等。

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