使用groupby分组设置分组值重复

如果要在使用`groupby`进行分组时设置分组值的重复，可以使用`transform`函数来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'A': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
        'B': ['X', 'Y', 'X', 'Y', 'Z'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照字段 A 进行分组，并计算每个组内的均值
grouped = df.groupby('A')['C']
mean_with_duplicates = grouped.transform('mean')

print(mean_with_duplicates)

输出结果：

0    1.5
1    1.5
2    4.0
3    4.0
4    4.0
Name: C, dtype: float64

在这个示例中，我们创建了一个包含字段 A、B 和 C 的数据集。然后，我们使用`groupby`函数按照字段 A 进行分组，并选择字段 C 进行计算。使用`transform`函数和`mean`方法，我们计算了每个组内字段 C 的均值，并将结果赋给变量`mean_with_duplicates`。最后，打印出含有重复分组值的均值结果。

相关问题

python用groupby分组重复呈现

可以使用Python内置的`groupby`函数对列表或者其他可迭代对象进行分组，然后使用循环等方法进行重复呈现。

下面是一个示例代码，假设有一个包含多个人员信息的列表，需要按照性别进行分组并输出每组的人员姓名：

from itertools import groupby

persons = [
    {'name': 'Tom', 'gender': 'Male'},
    {'name': 'Jerry', 'gender': 'Male'},
    {'name': 'Lucy', 'gender': 'Female'},
    {'name': 'Lily', 'gender': 'Female'},
    {'name': 'Mike', 'gender': 'Male'},
    {'name': 'Bob', 'gender': 'Male'}
]

# 先按照 gender 排序
persons.sort(key=lambda x: x['gender'])

# 使用 groupby 进行分组
groups = groupby(persons, key=lambda x: x['gender'])

# 输出每组的人员姓名
for gender, group in groups:
    print(f"Gender: {gender}")
    for person in group:
        print(person['name'])

输出结果为：

Gender: Male
Tom
Jerry
Mike
Bob
Gender: Female
Lucy
Lily

这样就完成了按照性别分组并输出每组人员姓名的任务。

不使用groupby分组函数

如果你不想使用`groupby`函数，你可以使用`sort_values`和`drop_duplicates`函数来实现同组内取最小值的操作。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
        'Value': [10, 5, 7, 3, 8, 2]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照'Group'列进行排序和去重，保留每个组内的第一个最小值
min_values = df.sort_values('Value').drop_duplicates('Group')
print(min_values)

这样你就可以得到每个组内的最小值了。在示例中，输出结果为：

  Group  Value
1     A      5
3     B      3
5     C      2

这种方法会对DataFrame按照'Value'列进行排序，并且在保留每个组内的第一个值时去除重复的组。这样就能得到每个组内的最小值了。