如何在Pandas中基于分组求和为DataFrame新增列？

要给原DataFrame新增每个人员的销售总额列，最简单的方法是使用groupby结合transform方法，它会将分组聚合的结果广播到原DataFrame的每一行，保持数据形状一致。

完整实现代码 #

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Person':['John','David','Mary','John','David','Mary'],
                   'Sales':[10,15,20,11,12,18],
                   })

# 新增Total列
df['Total'] = df.groupby('Person')['Sales'].transform('sum')

print(df)

输出结果 #

Person  Sales  Total
0   John     10     21
1  David     15     27
2   Mary     20     38
3   John     11     21
4  David     12     27
5   Mary     18     38

为什么之前的方法不适用？ #

你之前执行的df.groupby('Person').sum()属于聚合操作，它会将每个分组的结果合并为一行，最终生成一个以Person为索引的新DataFrame，形状和原数据不一致。而transform方法会将分组计算的结果（每个人员的销售总额）映射到该组的每一行记录上，完美匹配原DataFrame的行数和结构。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Pepey