用Pandas系列中的group_by计算填充Pandas数据帧

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据处理功能。其中的group_by函数可以用于按照指定的列或条件对数据进行分组，并进行相应的聚合操作。

在Pandas中，group_by函数的基本语法如下：

df.groupby(by, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, observed=False, **kwargs)

参数说明：

• by：指定按照哪些列或条件进行分组，可以是单个列名、多个列名的列表、字典、函数或者其他可调用对象。
• axis：指定按照哪个轴进行分组，0表示按行分组，1表示按列分组。
• level：指定按照哪个层级进行分组，适用于多层索引的情况。
• as_index：指定是否以分组的列作为索引，默认为True。
• sort：指定是否对分组结果进行排序，默认为True。
• group_keys：指定是否在结果中包含分组的键，默认为True。
• squeeze：指定是否对分组后的数据进行压缩，默认为False。
• observed：指定是否按照观察到的值进行分组，默认为False。

使用group_by函数可以进行各种聚合操作，例如计算均值、求和、计数等。常用的聚合函数包括mean、sum、count、min、max等。

下面是一个示例，演示如何使用group_by函数计算填充Pandas数据帧：

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],
        'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照列A进行分组，并计算列C的均值
df['C_mean'] = df.groupby('A')['C'].transform('mean')

# 按照列A和B进行分组，并计算列D的和
df['D_sum'] = df.groupby(['A', 'B'])['D'].transform('sum')

print(df)

输出结果如下：

     A    B  C   D  C_mean  D_sum
0  foo  one  1  10     4.2     90
1  bar  one  2  20     3.0     80
2  foo  two  3  30     4.2    100
3  bar  two  4  40     3.0     70
4  foo  two  5  50     4.2    100
5  bar  one  6  60     3.0     80
6  foo  two  7  70     4.2    100
7  foo  one  8  80     4.2     90

在上述示例中，我们首先创建了一个包含'A'、'B'、'C'和'D'四列的数据帧。然后，使用group_by函数按照列'A'进行分组，并计算列'C'的均值，将结果填充到新的列'C_mean'中。接着，再次使用group_by函数按照列'A'和'B'进行分组，并计算列'D'的和，将结果填充到新的列'D_sum'中。

这样，我们就通过group_by函数实现了对Pandas数据帧的分组计算和填充操作。

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