如何用pandas的transform()按组将列值合并为列表并新增列

现有如下pandas DataFrame：

game = pd.DataFrame({
    'team': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
    'members': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
})
game

输出结果：

team  members
0    A        1
1    A        2
2    B        3
3    B        4
4    C        5
5    C        6
6    C        7

需求是按team分组，将members列的值合并为列表，添加为新列all_team_members，预期结果如下：

team  members  all_team_members
0    A        1            [1, 2]
1    A        2            [1, 2]
2    B        3            [3, 4]
3    B        4            [3, 4]
4    C        5         [5, 6, 7]
5    C        6         [5, 6, 7]
6    C        7         [5, 6, 7]

尝试了以下代码，但未得到预期结果：

game['all_teamm_members'] = game.groupby('team').members.transform(lambda x : x.tolist())

备注：已知可通过groupby+apply生成分组列表后合并回原DataFrame实现，但想了解如何用transform()完成此操作。

你当前代码未达预期的原因，大概率是列名拼写错误（all_teamm_members多了一个字母m），或是旧版pandas对transform返回列表的处理逻辑不同。以下是两种用transform实现需求的正确写法：

1. 显式生成与分组长度匹配的重复列表
   通过生成包含len(x)个分组列表的序列，确保每个分组的每一行都能拿到完整的成员列表：

game['all_team_members'] = game.groupby('team')['members'].transform(lambda x: [x.tolist()] * len(x))

2. 利用transform的自动广播特性（推荐）
   当transform的函数返回一个标量（这里的分组列表属于单个标量对象）时，pandas会自动将其广播到该分组的所有行，写法更简洁：

game['all_team_members'] = game.groupby('team')['members'].transform(lambda x: x.tolist())

执行上述代码后，即可得到预期的结果。如果仍有问题，建议升级pandas到1.0及以上版本。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者PingPong