如何将分组的值(每个对象)分配给按试验分组的另一个df (例如，每个对象的重复行)

将分组的值分配给按试验分组的另一个数据框可以通过合并操作来实现。具体步骤如下：

1. 首先，根据分组条件对两个数据框进行分组操作，确保它们具有相同的分组标识。例如，可以使用groupby函数对两个数据框进行分组。
2. 接下来，使用合适的合并操作将分组的值分配给按试验分组的另一个数据框。常见的合并操作包括内连接、左连接、右连接和外连接。具体选择哪种合并方式取决于你的需求。
3. 在合并操作中，可以指定按照哪些列进行合并，并且可以选择保留哪些列。根据具体情况，选择合适的列进行合并。
4. 合并完成后，可以根据需要进行进一步的数据处理和分析。

下面是一个示例代码，演示如何将分组的值分配给按试验分组的另一个数据框：

import pandas as pd

# 创建两个示例数据框
df1 = pd.DataFrame({'group': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
                    'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'group': ['A', 'B', 'C'],
                    'experiment': ['exp1', 'exp2', 'exp3']})

# 根据分组条件进行分组
grouped_df1 = df1.groupby('group')
grouped_df2 = df2.groupby('group')

# 使用内连接将分组的值分配给按试验分组的另一个数据框
merged_df = pd.merge(grouped_df1.first(), grouped_df2.first(), on='group')

# 打印合并结果
print(merged_df)

这个示例中，我们首先创建了两个示例数据框df1和df2，其中df1包含分组的值，df2包含试验分组。然后，我们使用groupby函数对两个数据框进行分组操作。最后，使用pd.merge函数进行内连接，将分组的值分配给按试验分组的另一个数据框，并打印合并结果。

请注意，这只是一个示例，具体的操作步骤和代码可能因实际情况而异。在实际应用中，你需要根据具体需求和数据结构进行相应的调整和处理。