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apply？它适用于此玩具示例，并且组长不同：
In [82]: dfOut[82]: X Y0 0 -0.6312141 0 0.7831422 0 0.5260453 1 -1.7500584 1 1.1638685 1 1.6255386 1 0.0761057 2 0.1834928 2 0.5414009 2 -0.672809In [83]: def func(x): ....: x['NewCol'] = np.nan ....: return x ....:In [84]: df.groupby('X').apply(func)Out[84]: X Y NewCol0 0 -0.631214 NaN1 0 0.783142 NaN2 0 0.526045 NaN3 1 -1.750058 NaN4 1 1.163868 NaN5 1 1.625538 NaN6 1 0.076105 NaN7 2 0.183492 NaN8 2 0.541400 NaN9 2 -0.672809 NaN
