使用 Python 中的 groupby 计算加权平均值

Question

这是我目前正在研究的 dataframe：

df_weight_0

我想计算的是 SMB 和 CORP 组的每个 product_basket 中由“tot_SKU”加权的变量“avg_lag”的平均值。 这意味着，以 CORP 为例，我想计算如下：

(585,134 * 46.09 + 147,398 * 104.55 +... + 1,112,941 * 75.73) / (585,134 + 147,398 +... + 1,112,941)

SMB 也需要这样做。

理想情况下，我希望将上面 dataframe 中的这两个数字放在一个新列中（SMB 和 CORP 行将根据如上所示计算的两个值重复其加权平均值）。

PS 我将在我的分析中更深入地了解 go，因此最通用的方法越好。

提前致谢，

斯特凡诺

Answer 1

所以这应该可以解决我认为的问题

import pandas as pd


def calculator(df, columns):
    weighted_sum = (df[columns[0]]*df[columns[1]]).sum()/df[columns[0]].sum()
    return weighted_sum

cols = ['tot_SKU', 'avg_lag']

Sums = df.groupby('SF_type').apply(lambda x: calculator(x, cols))
df.join(Sums.rename(('sums')), on='SF_type')

编辑：添加了与旧 dataframe 的请求合并