具有groupby条件的新列在数据帧中不起作用

在数据帧中，具有groupby条件的新列不起作用的原因可能是由于操作的顺序问题。当我们在数据帧上执行groupby操作后，新列的计算是基于分组后的数据进行的。因此，如果我们先创建新列，然后再执行groupby操作，新列的值将不会按照预期进行分组。

为了解决这个问题，我们可以通过两种方式来处理：

1. 在groupby操作之前创建新列：首先，在数据帧上创建新列，然后再执行groupby操作。这样，新列的值将会正确地按照分组进行计算和聚合。
2. 使用transform函数：transform函数可以在groupby操作后，将新列的计算应用到每个分组中的每个元素上。通过使用transform函数，我们可以确保新列的计算在分组后正确地应用到每个元素上。

下面是一个示例代码，演示了如何在数据帧中使用groupby条件的新列：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 先创建新列，再执行groupby操作
df['D'] = df['C'] * 2
result1 = df.groupby(['A', 'B'])['D'].sum()

# 使用transform函数
df['E'] = df.groupby(['A', 'B'])['C'].transform(lambda x: x.sum() * 2)
result2 = df.groupby(['A', 'B'])['E'].sum()

print(result1)
print(result2)

在上述示例中，我们首先创建了新列'D'，然后执行了groupby操作，并计算了'D'列的总和。接下来，我们使用transform函数创建了新列'E'，并将'E'列的计算应用到每个分组中的每个元素上，最后再执行groupby操作，并计算了'E'列的总和。通过比较result1和result2，我们可以看到两种方式得到的结果是一致的。

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