Pandas：将 groupby-apply 与 join/merge 结合起来答案

【问题标题】：Pandas: combine groupby-apply with join/mergePandas：将 groupby-apply 与 join/merge 结合起来
【发布时间】：2018-01-04 23:53:17
【问题描述】：

我经常发现自己在数据帧上执行 groupby-apply，然后将结果与原始数据帧合并。这是一个例子。假设df 有 A 列和 B 列。我想添加另一列，其值是 B 列与当前行具有相同 A 列值的所有行的总和。以下内容可以完成这项工作，但显然不是最佳的

df.join(df.groupby('A')['B'].sum(), on='A', rsuffix='_sum')

是否可以将原始索引保留在 groupby-sum 中？

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

你可以使用groupby.transform:

df['B_sum'] = df.groupby('A').B.transform('sum')

演示：

df = pd.DataFrame({
        'A': [1,1,2,2],
        'B': [1,2,3,4]
    })

df['B_sum'] = df.groupby('A').B.transform('sum')

df
#   A   B   B_sum
#0  1   1   3
#1  1   2   3
#2  2   3   7
#3  2   4   7

【讨论】：