パンダでグループ化する方法、すべてのグループで引数を持つ関数と戻り値を持つ

Question

私はパンダでの経験を積み重ねており、この課題にぶつかっています。 'B'、 'C​​'私は 'A'と 'B'でグループ化し、グループごとに 'C'のすべての値に基づいて計算します。結果は新しい追加列 'D'になります。

def myfunc(df, par): 
    {some complex calculation based on all values of df['C']} 
    return [dataframe or column] 

df_source['D'] = df_source.groupby(['A', 'B']).{call myfunc per group, and pass parameter value} 

私の質問：ここから「D」列を作成するにはどうすればよいですか？私が理解するように、を適用すると、グループではなく単一行で動作します。

更新：単一グループ内で、各行は、例えば、Dについて異なる値を有していてもよいですグループのi番目の要素/ n要素の文字列。

Answer 1

私はあなたがflexible applyが必要だと思う：

def myfunc(x, p): 
    #y => return `Series` 
    return y 

df_source['D'] = df_source.groupby(['A', 'B'])['C'].apply(lambda x: myfunc(x, par)) 

別の可能な解決策は、transformを使用している：

df_source['D'] = df_source.groupby(['A', 'B'])['C'].transform(lambda x: myfunc(x, par))