Python 对组应用操作而不进行聚合

我想对一个数据帧的多个组应用一个操作，然后用结果填充该组的所有值。以mean和np.cumsum为例，使用以下数据帧：

df=pd.DataFrame({"a":[1,3,2,4],"b":[1,1,2,2]})

看起来像这样

   a  b
0  1  1
1  3  1
2  2  2
3  4  2

df.groupby("b").mean().apply(np.cumsum)

现在我想按

b

对数据帧进行分组，然后取每组中

a

的平均值，然后将

np.cumsum

应用于平均值，然后用（组相关）结果替换

a

的所有值

对于前三个步骤，我将这样开始

   a  b
0  1  1
1  3  1
2  2  2
3  4  2

df.groupby("b").mean().apply(np.cumsum)

给

   a
b   
1  2
2  5

但我想得到的是

   a  b
0  2  1
1  2  1
2  5  2
3  5  2

有什么好办法可以解决这个问题吗？

您可以通过

系列
使用：

df1 = df.groupby("b").mean().cumsum()
print (df1)
   a
b   
1  2
2  5

df['a'] = df['b'].map(df1['a'])
print (df)
   a  b
0  2  1
1  2  1
2  5  2
3  5  2