Pandas：在 DataFrame 中创建聚合列

使用 Pandas 创建聚合列是数据分析中常用的技巧之一。聚合列允许我们根据 DataFrame 中的现有列创建新的汇总信息。在本文中，我们将探讨如何使用 Pandas 在 DataFrame 中创建聚合列，并提供一些实际案例来帮助我们更好地理解这个过程。

python
import pandas as pd
# 创建销售数据的 DataFrame
data = {'产品名称': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
        '销售数量': [10, 20, 30, 40, 50, 60],
        '销售单价': [100, 200, 300, 400, 500, 600]}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算总销售额并创建聚合列
df['总销售额'] = df['销售数量'] * df['销售单价']
print(df)

  产品名称  销售数量  销售单价  总销售额
0    A    10   100  1000
1    B    20   200  4000
2    C    30   300  9000
3    A    40   400 16000
4    B    50   500 25000
5    C    60   600 36000

python
import pandas as pd
# 创建学生成绩的 DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'],
        '科目': ['数学', '语文', '英语', '数学', '语文'],
        '成绩': [90, 80, 70, 85, 95]}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算平均成绩并创建聚合列
df['平均成绩'] = df.groupby('姓名')['成绩'].transform('mean')
print(df)

   姓名  科目  成绩  平均成绩
0  张三  数学  90  90.0
1  李四  语文  80  80.0
2  王五  英语  70  70.0
3  赵六  数学  85  87.5
4  钱七  语文  95  87.5