如何在 Pandas 中進行 Groupby 操作後向分組 DataFrame 新增列？

向pandas 中的分組DataFrame 添加列

在pandas 中使用GroupBy 操作時，向結果添加附加資訊可能會很有幫助數據框。本文探討如何在執行 groupby 聚合後有效地將資料列新增至分組資料幀中的問題。

考慮以下資料幀：

df = pd.DataFrame({'c':[1,1,1,2,2,2,2],'type':['m','n','o','m','m','n','n']})

目標是計算為「c」的每個值鍵入「type」列，並在分組資料框中新增一個資料列，表示每個“c”組的“大小”。執行groupby 聚合後：

g = df.groupby('c')['type'].value_counts().reset_index(name='t')

資料框「g」現在包含每個「c」的「type」計數：

   c type  t
0  1    m  1
1  1    n  1
2  1    o  1
3  2    m  2
4  2    n  2

新增「size」列，一個選擇是使用map函數：

a.index = a['c']
g['size'] = g['c'].map(a['size'])

但是，還有一種更直接的方法使用transform函數：

g['size'] = df.groupby('c')['type'].transform('size')

使用transform，可以將尺寸列直接加入「g」資料幀，將索引與原始資料幀對齊。產生的資料框：

   c type  t  size
0  1    m  1     3
1  1    n  1     3
2  1    o  1     3
3  2    m  2     4
4  2    n  2     4

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