如何在DataFrame中按周分组计算分数列的多组平均值并新增列

我有一个包含各类数据的DataFrame，其中核心两列为score（分数）和week（周）列：

df = pd.DataFrame({
    'score': [6, 4, 9, 8, 2],
    'week': ['21-06-2021', '21-06-2021', '21-06-2021', '28-06-2021', '28-06-2021']
})

我希望为每周的分数计算平均值并添加到新列average中。已将原精确日期列转换为周维度，理想输出如下：

score        week  average
0      6  21-06-2021     6.33
1      4  21-06-2021     6.33
2      9  21-06-2021     6.33
3      8  28-06-2021     5.00
4      2  28-06-2021     5.00

使用Pandas的groupby结合transform方法即可实现需求，该方法会将分组计算的结果映射回原DataFrame的每一行：

基础实现 #

import pandas as pd

# 为原DataFrame添加average列
df['average'] = df.groupby('week')['score'].transform('mean')

保留两位小数（匹配示例格式） #

如果需要像示例那样保留两位小数，可在计算后调用round方法：

df['average'] = df.groupby('week')['score'].transform('mean').round(2)

执行上述代码后，就能得到目标结果，同一周的所有行都会对应相同的分数平均值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dom_2108