以下是一个示例代码,演示了如何按照分组但仍保留所有行:
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用groupby和transform函数按照Group列进行分组,然后将分组后的结果赋值给新的一列
df['Grouped_Value'] = df.groupby('Group')['Value'].transform(lambda x: x.sum())
# 输出结果
print(df)
输出结果为:
Group Value Grouped_Value
0 A 1 3
1 A 2 3
2 B 3 7
3 B 4 7
4 C 5 11
5 C 6 11
在上述代码中,我们首先创建了一个示例数据,包含了两列Group和Value。然后,我们使用groupby函数按照Group列进行分组,然后使用transform函数将分组后的结果应用到每一行。在这个例子中,我们使用了lambda函数来计算每个分组的总和,并将结果赋值给新的一列Grouped_Value。最后,我们打印出整个数据框,显示了分组后的结果并保留了所有的行。
上一篇:按照分组查找最小流
下一篇:按照分组的方式添加两列