将作为 groupby 操作的结果的行插入到原始数据帧中

Question

例如，我有一个熊猫数据框，如下所示：

col_1   col_2   col_3  col_4
a       X        5      1
a       Y        3      2
a       Z        6      4
b       X        7      8
b       Y        4      3
b       Z        6      5

我想，对于 col_1 中的每个值，添加 col_3 和 col_4（以及更多列）中对应于 col_2 中的 X 和 Z 的值，并使用这些值创建一个新行。所以输出如下：

col_1   col_2   col_3  col_4 
a       X        5      1
a       Y        3      2
a       Z        6      4
a       NEW      11     5
b       X        7      8
b       Y        4      3
b       Z        6      5
b       NEW      13     13

此外，col_1 中可能有更多需要相同处理的值，因此我无法明确引用“a”和“b”。我尝试使用 groupby('col_1') 和 apply() 的组合，但我无法让它工作。我与下面的内容非常接近，但我无法将“新”放入 col_2 并将原始值（a 或 b 等）保留在 col_1 中。

df.append(df[(df['col_2'] == 'X') | (df['col_2'] == 'Z')].groupby('col_1').mean())

谢谢。

Answer 1

如果你能保证X并且Z在一个组中只出现一次，你可以使用groupbyandpd.concat操作：

new = df[df.col_2.isin(['X', 'Z'])]\
      .groupby(['col_1'], as_index=False).sum()\
      .assign(col_2='NEW')

df = pd.concat([df, new]).sort_values('col_1')

df
  col_1 col_2  col_3  col_4
0     a     X      5      1
1     a     Y      3      2
2     a     Z      6      4
0     a   NEW     11      5
3     b     X      7      8
4     b     Y      4      3
5     b     Z      6      5
1     b   NEW     13     13