要按组聚合并修改Pandas DataFrame列,可以使用groupby
函数和apply
方法。下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建示例DataFrame
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
'Value': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
# 定义一个函数来修改每个组的列
def modify_column(group):
group['Value'] = group['Value'] * 2
return group
# 按组聚合并应用函数
df_modified = df.groupby('Group').apply(modify_column)
print(df_modified)
输出结果:
Group Value
0 A 2
1 A 4
2 B 6
3 B 8
4 B 10
在这个示例中,我们首先创建了一个包含“Group”和“Value”列的DataFrame。然后,我们定义了一个函数modify_column
,这个函数将每个组的“Value”列的值乘以2。最后,我们使用groupby
函数将DataFrame按照“Group”列进行分组,并使用apply
方法应用modify_column
函数。应用函数后,我们得到了修改后的DataFrame df_modified
。