python groupby した値を複数レコードに追加し、新たなカラムを作る

Question

実施したいこと

groupby した値を複数レコードに追加し、新たなカラムを作成する

試したこと（途中まで行ったこと）

df.groupby("no")["price"].sum()

out: no
     1     34900
     2     36600
     Name: price, dtype: int64

#この結果をもとにカラムを作成する方法を探しています。

実現したい結果

i no price total
0 1 8500 34900
1 1 7600 34900
2 1 18800 34900
3 2 7600 36600
4 2 29000 36600

groupbyでnoごとのprice合計は抽出したものを、新たなカラム（total）を作成することができません。
初歩的な質問では、ありますが何卒宜しくお願い致します。

Answer 1

私もtiitoiさんが書かれている通り、DataFrame.groupby().transform() を使う方法が簡単で良いと思いますが。
質問に記述しているコードの結果を使って Series.map() にて変換するという方法でも行うことができます。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[1,8500],
                   [1,7600],
                   [1,18800],
                   [2,7600],
                   [2,29000]],
                  columns=['no','price'])

total = df.groupby('no')['price'].sum() #質問にある方法
df['total'] = df['no'].map(total)
#   no  price  total
#0   1   8500  34900
#1   1   7600  34900
#2   1  18800  34900
#3   2   7600  36600
#4   2  29000  36600

Comments

[退会済みユーザー]

magichan様

いつもご回答くださりありがとうございます。
map()を使用した、方法も試してみます。

Answer 2

groupby() で作成したグループオブジェクトに対して、transform() を使って、sum を適用してください。

transform

Return a result that is either the same size as the group chunk or broadcastable to the size of the group chunk.

Group By: split-apply-combine — pandas 0.25.0 documentation

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"no": [1, 1, 1, 2, 2], "price": [8500, 7600, 18800, 7600, 29000]})
print(df)
#    no  price
# 0   1   8500
# 1   1   7600
# 2   1  18800
# 3   2   7600
# 4   2  29000

df["total"] = df.groupby("no").transform("sum")
print(df)
#    no  price  total
# 0   1   8500  34900
# 1   1   7600  34900
# 2   1  18800  34900
# 3   2   7600  36600
# 4   2  29000  36600