python - 在groupby之后对每个组进行相当复杂的计算

Question

我有一个像

import pandas as pd
A = ['x' , 'x', 'y', 'y', 'y']
B = [1, 3, 2, 1, 4]
C = [2, 3, 7, 2, 1]
df = pd.DataFrame({'A' : A, 'B' : B, 'C' : C })
df

不幸的是，我无法在 df.groupby(['A']) 之后对每个组进行此计算: 乘 B逐元素与 C元素并将它们相加，然后除以 B 的元素总和所以他有以下几点:

df1 = pd.DataFrame({'A' : ['x', 'y'], '(B*C)/B' : [(1*2 + 3*3)/(1+3) , (2*7+1*2+4*1)/(2+1+4)]})
df1

Answer 1

你可以做一个 apply :

df.groupby('A').apply(lambda x: (x['B']*x['C']).sum()/x['B'].sum())

或者类似的:

df.groupby('A').apply(lambda x: np.average(x['C'],weights=x['B']) )

输出:

A
x    2.750000
y    2.857143
dtype: float64