在Pandas中，获取groupby的大小并将值存储在每行的新列中

在Pandas中，可以使用groupby函数对数据进行分组，并通过size函数获取每个分组的大小。然后，可以使用transform函数将这些大小值存储在每行的新列中。

下面是完善且全面的答案：

在Pandas中，groupby函数用于对数据进行分组操作。通过指定一个或多个列作为分组依据，可以将数据分成多个组。然后，可以对每个组进行聚合操作，如计算总和、平均值等。

要获取groupby的大小，可以使用size函数。该函数返回每个分组的大小，即每个组中的行数。这样可以得到一个包含每个分组大小的Series对象。

为了将这些大小值存储在每行的新列中，可以使用transform函数。transform函数可以将一个函数应用于每个分组，并将结果广播到原始数据的相应位置。在这种情况下，我们可以使用transform函数将size函数应用于每个分组，并将结果存储在新列中。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby函数对Group列进行分组，并使用size函数获取每个分组的大小
group_sizes = df.groupby('Group').size()

# 使用transform函数将group_sizes的值存储在每行的新列中
df['Group Size'] = df.groupby('Group').transform('size')

print(df)

输出结果如下：

  Group  Value  Group Size
0     A      1           2
1     A      2           2
2     B      3           3
3     B      4           3
4     B      5           3
5     C      6           1

在这个例子中，我们首先创建了一个包含Group和Value两列的DataFrame。然后，使用groupby函数对Group列进行分组，并使用size函数获取每个分组的大小。接下来，使用transform函数将每个分组的大小值存储在新列"Group Size"中。最后，打印输出结果。

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