pandas 中的新列 - 通过应用列表 groupby 将系列添加到数据框

使用pandas中的groupby方法可以方便地根据特定的列进行分组，并对每个组进行操作。在这篇文章中，我们将介绍如何通过应用列表将新的系列添加到数据框中，并给出相应的案例代码。

 python
import pandas as pd
# 创建示例数据框
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '张三', '李四', '王五'],
        '销售额': [1000, 2000, 1500, 3000, 2500, 1800],
        '销售日期': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-03']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

   姓名   销售额        销售日期
0  张三  1000  2021-01-01
1  李四  2000  2021-01-02
2  王五  1500  2021-01-01
3  张三  3000  2021-01-02
4  李四  2500  2021-01-03
5  王五  1800  2021-01-03

 python
# 按姓名分组，并计算总销售额
total_sales = df.groupby('姓名')['销售额'].sum()
print(total_sales)

姓名
张三    4000
李四    4500
王五    3300
Name: 销售额, dtype: int64

 python
# 将新的系列添加到数据框中
df = pd.merge(df, total_sales, left_on='姓名', right_index=True, suffixes=('', '_总销售额'))
print(df)

   姓名   销售额        销售日期  销售额_总销售额
0  张三  1000  2021-01-01       4000
3  张三  3000  2021-01-02       4000
1  李四  2000  2021-01-02       4500
4  李四  2500  2021-01-03       4500
2  王五  1500  2021-01-01       3300
5  王五  1800  2021-01-03       3300