以下是一个示例代码，它演示了如何按列分组并添加平均值列：

假设我们有一个名为data的数据框，其中包含两列：group和value。我们的目标是按group列分组，并为每个组添加一个新的列average，该列包含该组的value列的平均值。

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = pd.DataFrame({'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
                     'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})

# 按group列分组并计算平均值
grouped_data = data.groupby('group')['value'].mean().reset_index()

# 将结果合并到原始数据框中
data = data.merge(grouped_data, on='group', suffixes=('', '_average'))

print(data)

运行上面的代码将输出以下结果：

  group  value  value_average
0     A      1            1.5
1     A      2            1.5
2     B      3            3.5
3     B      4            3.5
4     C      5            5.5
5     C      6            5.5

在上述代码中，我们首先使用groupby函数按group列分组数据，并使用mean函数计算每个组的value列的平均值。然后，我们使用reset_index函数将分组后的数据重新设置索引，以便后续合并。最后，使用merge函数将计算得到的平均值列合并到原始数据框中，合并的列名为'value_average'。