dataframe使用groupby函数分组之后对于group视图中的数据更改，如何使用apply函数给原dataframe添加一列数据

使用`apply`函数时，可以返回一个包含新列的dataframe，然后使用`join`函数将其与原dataframe合并。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例dataframe
df = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
    'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
    'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]
})

# 对A列进行分组，并对C列进行累加
grouped = df.groupby('A')
new_col = grouped['C'].apply(lambda x: x.sum())

# 将新列与原dataframe合并
df = df.join(new_col, on='A', rsuffix='_sum')

在上面的示例中，我们首先对dataframe按照'A'列进行分组，然后对'C'列进行累加，得到一个新的Series。接着，我们将这个Series转换成一个新的dataframe，并将其与原dataframe按照'A'列进行合并，得到一个包含新列的dataframe。最后，我们将这个新的dataframe重新赋值给原dataframe，即可将新列应用到原dataframe中。