Python 如何为大熊猫中同一类别的每个记录添加平均值？

我有一个数据框架，我将使用它来训练一个模型，我希望添加一个新特性，以摆脱分类特性

我有一个列zip_reg，它是分类的，包含大约106个不同的值，我的数据集有大约150k个记录，另一方面，我有一个数字特征“数量”，我希望计算同一类的每个记录的平均值，下面是一个示例：

zip_reg     amount
A           100
B           200
B           100
C           100
C           150
C           150

对于A类，我们的平均值为100，对于B类，我们的平均值为（300/2=150），对于C类，我们的平均值为200，我希望添加一个新的列mean_amount，以显示同一类别中每个记录的平均值，即：

zip_reg     amount    mean_amount
A           100       100
B           200       150
B           100       150
C           100       200
C           150       200
C           150       200

我使用

groupby.mean（）

来获取每个类的平均值，但是如何添加列，以便每个条目都能以优雅的方式计算其类的平均值，而不必编写整个函数

IIUC，您需要使用

mean

df['mean_amount'] = df.groupby('zip_reg')['amount'].transform('mean')

print (df)
  zip_reg  amount  mean_amount
0       A     100   100.000000
1       B     200   150.000000
2       B     100   150.000000
3       C     100   133.333333
4       C     150   133.333333
5       C     150   133.333333