如何将Pandas DataFrame分组求和结果保存至新列？

原始DataFrame：

期望结果：

你已经找对了核心思路，只需要扩展到value2即可，这里提供两种实现方式：

方式一：逐列处理 #

直接复用你的逻辑，对value2执行同样的分组求和转换：

import pandas as pd

# 假设df是你的原始DataFrame
df["sum_value1"] = df["value1"].groupby([df["key1"], df["key2"], df["key3"]]).transform('sum')
df["sum_value2"] = df["value2"].groupby([df["key1"], df["key2"], df["key3"]]).transform('sum')

方式二：批量处理（更高效） #

如果需要处理多列，这种方式可以减少重复分组操作，效率更高：

import pandas as pd

# 按分组键对value1、value2执行求和转换
sum_values = df.groupby(["key1", "key2", "key3"])[["value1", "value2"]].transform('sum')
# 重命名列名以匹配需求
sum_values.columns = ["sum_value1", "sum_value2"]
# 将结果合并回原DataFrame
df = pd.concat([df, sum_values], axis=1)

两种方式都能生成你需要的结果，批量处理更适合后续扩展多列的场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者di1a