使用Pandas为Python中的每组列计算一些值

我有一个数据帧

输入

我需要在D列上应用一个数学函数，并用它填充一个新的E列，但在我需要对B列和C列进行分组之前。例如，数学函数将应用于耦合（50,35）的值1.5和3.0

这些值由一个自定义函数计算，该函数在输入时接收numpy数组，在输出时接收长度相同的数组

输出

         A   B   C     D   E          
0      one  50   35  1.5   4.5
1      two  30   40  2.0   4.5
2      one  50   35  3.0   3.5
3    three  40   35  3.5   6.8
4      one  40   35  2.5.  8.9

有人能帮我吗？

我认为需要返回与原始数据帧大小相同的

系列
：

def func(x):
    print (x)
    #custom function, e.g. multiple all together 
    return x.prod()

df['E'] = df.groupby(['B','C'])['D'].transform(func)
print (df)
       A   B   C    D   E
0    one  50  35  1.5  4.50
1    two  30  40  2.0  2.00
2    one  50  35  3.0  4.50
3  three  40  35  3.5  8.75
4    one  40  35  2.5  8.75

@阿美·塔沃里-谢谢你。
         A   B   C     D   E          
0      one  50   35  1.5   4.5
1      two  30   40  2.0   4.5
2      one  50   35  3.0   3.5
3    three  40   35  3.5   6.8
4      one  40   35  2.5.  8.9

def func(x):
    print (x)
    #custom function, e.g. multiple all together 
    return x.prod()

df['E'] = df.groupby(['B','C'])['D'].transform(func)
print (df)
       A   B   C    D   E
0    one  50  35  1.5  4.50
1    two  30  40  2.0  2.00
2    one  50  35  3.0  4.50
3  three  40  35  3.5  8.75
4    one  40  35  2.5  8.75