如何在函数后将pandas组中的值添加到新的Dataframe中？

在函数后将pandas组中的值添加到新的Dataframe中，可以使用groupby()函数对数据进行分组，然后使用apply()函数将每个组的值添加到新的Dataframe中。

具体步骤如下：

1. 首先，导入pandas库并读取原始数据到一个Dataframe中。

import pandas as pd

# 读取原始数据到Dataframe
df = pd.read_csv('data.csv')

1. 使用groupby()函数对数据进行分组，指定分组的列名。

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

1. 使用apply()函数将每个组的值添加到新的Dataframe中。

# 创建新的Dataframe
new_df = pd.DataFrame()

# 遍历每个组，将组的值添加到新的Dataframe中
for group_name, group_data in grouped:
    new_df = new_df.append(group_data)

1. 最后，可以对新的Dataframe进行进一步的处理或分析。

# 对新的Dataframe进行进一步处理或分析
# ...

这样，就可以在函数后将pandas组中的值添加到新的Dataframe中了。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云云服务器（CVM）和腾讯云数据库（TencentDB）。

• 腾讯云云服务器（CVM）：提供弹性计算能力，可根据业务需求灵活调整配置，支持多种操作系统和应用场景。产品介绍链接：腾讯云云服务器
• 腾讯云数据库（TencentDB）：提供高性能、可扩展的数据库服务，支持多种数据库引擎和存储引擎，适用于各种应用场景。产品介绍链接：腾讯云数据库