Pandas在GroupBy之后保留其他列-而不是一个总和

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {
    'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
    'C': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80],
    'D': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用transform函数计算每组的平均值，并保留其他列
df['C_mean'] = df.groupby('A')['C'].transform('mean')

print(df)

# 计算每组的平均值
grouped = df.groupby('A').agg({'C': 'mean'}).reset_index()

# 将结果与原始数据合并
result = pd.merge(df, grouped, on='A', suffixes=('', '_mean'))

print(result)

def custom_agg(group):
    group['C_mean'] = group['C'].mean()
    return group

result = df.groupby('A').apply(custom_agg).reset_index(drop=True)

print(result)