Python 如何在熊猫中平展groupby操作的结果？

使用Pandas数据帧，有没有一种方法可以在不使用临时数据帧的情况下展平groupby操作的结果，然后将其合并到原始数据帧

假设我需要创建一个“result”列，它依赖于聚合操作，如以下场景：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'box': [1,1,1,2,2,3,3,3,3], 'item': ['apple', 'durian', 'pear', 'orange', 'banana', 'apple', 'pear', 'durian', 'orange']})

df['subindex'] = df.groupby('box').cumcount()+1

tmp_df = df.groupby('box')['subindex'].apply(lambda x: (1/x**2).sum()).reset_index(name='result')

df = pd.merge(df, tmp_df, how='inner', on='box')

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有没有一种方法可以只在一行代码中的最后两行实现相同的功能，而不必合并两个不同的数据帧？

我们可以将两个步骤合并为一个步骤

df['result']=(df.groupby('box').cumcount()+1).groupby(df['box']).\
                  transform(lambda x : (1/x**2).sum())
0    1.361111
1    1.361111
2    1.361111
3    1.250000
4    1.250000
5    1.423611
6    1.423611
7    1.423611
8    1.423611
dtype: float64

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正如@YOBEN_S所指出的，您可以将其组合到一个语句中，然而，您要寻找的关键是

transform

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'box': [1,1,1,2,2,3,3,3,3], 'item': ['apple', 'durian', 'pear', 'orange', 'banana', 'apple', 'pear', 'durian', 'orange']})
df['subindex'] = df.groupby('box').cumcount()+1
df['result'] = df.groupby('box')['subindex'].transform(lambda x: (1/x**2).sum())
print(df)

输出：

   box    item  subindex    result
0    1   apple         1  1.361111
1    1  durian         2  1.361111
2    1    pear         3  1.361111
3    2  orange         1  1.250000
4    2  banana         2  1.250000
5    3   apple         1  1.423611
6    3    pear         2  1.423611
7    3  durian         3  1.423611
8    3  orange         4  1.423611

transform

获取一列并将其作为函数应用于该列，并将这些值转换为不同的值，但它保持原始数据帧的相同形状和顺序