pandas 和 groupby：如何计算 agg 中的加权平均值

Question

我使用 groupby 和 agg 计算了许多聚合函数，因为我需要针对不同的变量使用不同的聚合函数，例如不是所有的总和，而是 x 的总和和平均值、y 的平均值等。

有没有办法使用 agg 计算加权平均值？我找到了很多例子，但没有一个是 agg。

我可以手动计算加权平均值，如下面的代码（注意带**的行），但我想知道是否有更优雅和直接的方法？

我可以创建自己的函数并将其与 agg 一起使用吗？

为了清楚起见，我完全理解还有其他解决方案，例如

• Pandas DataFrame aggregate function using multiple columns

• groupby weighted average and sum in pandas dataframe

• Calculate weighted average with pandas dataframe

  还有很多很多。但是，正如我所说，我不确定如何使用 agg 实现这些解决方案，我需要 agg 因为我需要将不同的聚合函数应用于不同的列（同样，不是所有的总和，但 x 的总和和平均值，y 的平均值等）。

import numpy as np
import pandas as pd
df= pd.DataFrame(np.random.randint(5,8,(1000,4)), columns=['a','b','c','d'])
**df['c * b']= df['c']* df['b']**
g = df.groupby('a').agg(
        {'b':['sum', lambda x: x.sum() / df['b'] .sum(), 'mean'],
              'c':['sum','mean'], 'd':['sum'],
              'c * b':['sum']})
g.columns = g.columns.map('_'.join)
**g['weighted average of c'] = g['c * b_sum'] / g['b_sum']**

Answer 1

有没有可能，但真的很复杂：

np.random.seed(234)
df= pd.DataFrame(np.random.randint(5,8,(1000,4)), columns=['a','b','c','d'])

wm = lambda x: (x * df.loc[x.index, "c"]).sum() / x.sum()
wm.__name__ = 'wa'

f = lambda x: x.sum() / df['b'] .sum()
f.__name__ = '%'

g = df.groupby('a').agg(
        {'b':['sum', f, 'mean', wm],
         'c':['sum','mean'], 
         'd':['sum']})
g.columns = g.columns.map('_'.join)
print (g)

   d_sum  c_sum    c_mean  b_sum       b_%    b_mean      b_wa
a                                                             
5   2104   2062  5.976812   2067  0.344672  5.991304  5.969521
6   1859   1857  5.951923   1875  0.312656  6.009615  5.954667
7   2058   2084  6.075802   2055  0.342671  5.991254  6.085645

应用解决方案：

def func(x):
#    print (x)
    b1 = x['b'].sum()
    b2 = x['b'].sum() / df['b'].sum()
    b3 = (x['b'] * x['c']).sum() / x['b'].sum()
    b4 = x['b'].mean()

    c1 = x['c'].sum()
    c2 = x['c'].mean()

    d1 = x['d'].sum()
    cols = ['b sum','b %','wa', 'b mean', 'c sum', 'c mean', 'd sum']
    return pd.Series([b1,b2,b3,b4,c1,c2,d1], index=cols)


g = df.groupby('a').apply(func)
print (g)
    b sum       b %        wa    b mean   c sum    c mean   d sum
a                                                                
5  2067.0  0.344672  5.969521  5.991304  2062.0  5.976812  2104.0
6  1875.0  0.312656  5.954667  6.009615  1857.0  5.951923  1859.0
7  2055.0  0.342671  6.085645  5.991254  2084.0  6.075802  2058.0

---

g.loc['total']=g.sum()
print (g)
        b sum       b %         wa     b mean   c sum     c mean   d sum
a                                                                       
5      2067.0  0.344672   5.969521   5.991304  2062.0   5.976812  2104.0
6      1875.0  0.312656   5.954667   6.009615  1857.0   5.951923  1859.0
7      2055.0  0.342671   6.085645   5.991254  2084.0   6.075802  2058.0
total  5997.0  1.000000  18.009832  17.992173  6003.0  18.004536  6021.0