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如何为pandas数据帧行中的每个新分组赋值?

为pandas数据帧行中的每个新分组赋值可以使用groupbyapply方法。以下是具体的步骤:

  1. 首先,使用groupby方法将数据按照指定的列或者条件进行分组。
代码语言:txt
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grouped = df.groupby('group_column')
  1. 接下来,使用apply方法应用一个函数来为每个分组赋值。在这个函数中,我们可以使用transform方法来对每个分组进行操作。
代码语言:txt
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def assign_values(group):
    group['new_column'] = # 进行赋值操作
    return group

grouped.apply(assign_values)

assign_values函数中,你可以根据需要进行赋值操作。例如,可以使用group['new_column'] = ...来为每个分组的new_column列赋值。

注意:以上方法会为每个新分组都赋值,但是如果某个分组中的行已经被赋值过,则不会重复赋值。如果你需要每个分组中的所有行都被赋值,可以使用transform方法来实现。

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