假设我们有以下数据框：

import pandas as pd
data = {'group': ['A', 'A', 'B', 'B'], 'col1': [1, 2, 3, 4], 'col2': [5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)
df

输出：

   group  col1  col2
0     A     1     5
1     A     2     6
2     B     3     7
3     B     4     8

现在我们想要创建一个新的列，名为“col3”，它是基于“group”列和“col1”列和“col2”列的值计算而来的，具体公式为：

col3 = col1/col2 的平均值，对于每个“group”

为了实现这个目标，我们可以使用Pandas groupby()函数和transform()函数。

df['col3'] = df.groupby('group')[['col1', 'col2']].transform(lambda x: x['col1']/x['col2']).mean(axis=1)
df

输出：

   group  col1  col2  col3
0     A     1     5  0.30
1     A     2     6  0.30
2     B     3     7  0.43
3     B     4     8  0.43

通过上述代码，我们已经成功地创建了一个新的列“col3”，它是基于“group”列和“col1”列和“col2”列的值计算而来的。