Pandas如何将groupby分组后的max结果填充到数据框新列中

解决方案 #

你可以直接使用Pandas的transform方法实现需求，该方法会将分组聚合的结果自动匹配填充到对应分组的所有行，仅需一行代码即可完成：

df['innings_score'] = df.groupby(['season', 'match_id', 'inning'])['sum_total_runs'].transform('max')

说明 #

• transform方法会保留原数据集的行索引，无需额外做索引匹配或表关联操作，执行效率更高
• 无论你是否已经提前初始化了默认值为0的innings_score列，以上代码都可以直接覆盖得到正确值

如果你已经提前计算出了分组聚合后的结果，也可以通过关联的方式实现：

# 假设预计算的分组结果存储在 inning_max 变量中
inning_max = df.groupby(['season', 'match_id', 'inning'])['sum_total_runs'].max().rename('innings_score')
# 删除原有空列后关联赋值
df = df.drop(columns=['innings_score']).merge(inning_max, on=['season', 'match_id', 'inning'], how='left')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Faheeem Sajjad