实用，pandas的分组统计的三个常见问题

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1、怎样给每行数据，添加该分组的平均值 例如，对于员工的数据，包括员工ID、部门名称、薪资，怎么给每行数据，添加所属部门的平均薪资 import pandas as pd # 创建示例数据 data = { 'EmployeeID' : [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ], 'Department' : [ 'HR' , 'IT' , 'HR' , 'IT' , 'Finance' ], 'Salary' : [ 50000 , 60000 , 52000 , 62000 , 70000 ] } df = pd . DataFrame ( data ) # 自定义函数，添加部门平均薪资列 def add_department_avg_salary ( group ): group [ 'DepartmentAvgSalary' ] = group [ 'Salary' ]. mean () return group # 使用groupby和apply添加部门平均薪资 df = df . groupby ( 'Department' ). apply ( add_department_avg_salary ) print ( df ) 定义一个自定义函数 add_department_avg_salary，该函数接受一个分组的数据框，并计算该分组的平均薪资，将其添加为新列。 使用groupby和apply： 使用 groupby 按部门对数 ………………………………