使用pandas/dataframe计算加权平均值
使用pandas/dataframe计算加权平均值
提问于 2014-10-06 02:36:05
我有下面的表格。我想根据下面的公式计算按每个日期分组的加权平均值。我可以使用一些标准的常规代码来做到这一点，但是假设这些数据在pandas数据帧中，有没有比迭代更容易的方法来实现这一点呢？
Date ID wt value w_avg
01/01/2012 100 0.50 60 0.791666667
01/01/2012 101 0.75 80
01/01/2012 102 1.00 100
01/02/2012 201 0.50 100 0.722222222
01/02/2012 202 1.00 802012年1月1日w_avg = 0.5 *( 60/ sum(60,80,100)) + .75 * (80/ sum(60,80,100)) + 1.0 * (100/sum(60,80,100))
01/02/2012 w_avg = 0.5 *( 100/ sum(100,80)) + 1.0 *( 80/ sum(100,80))
回答 6
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2014-10-06 03:56:52
我想我会和两个groupbys一起做这个。
首先计算“加权平均值”：
In [11]: g = df.groupby('Date')
In [12]: df.value / g.value.transform("sum") * df.wt
Out[12]:
0 0.125000
1 0.250000
2 0.416667
3 0.277778
4 0.444444
dtype: float64如果您将其设置为列，则可以对其进行分组：
In [13]: df['wa'] = df.value / g.value.transform("sum") * df.wt现在，该列的总和是所需的：
In [14]: g.wa.sum()
Out[14]:
Date
01/01/2012 0.791667
01/02/2012 0.722222
Name: wa, dtype: float64或者潜在的：
In [15]: g.wa.transform("sum")
Out[15]:
0 0.791667
1 0.791667
2 0.791667
3 0.722222
4 0.722222
Name: wa, dtype: float64Stack Overflow用户
发布于 2015-10-10 21:09:17
让我们首先创建示例pandas dataframe：
In [1]: import numpy as np
In [2]: import pandas as pd
In [3]: index = pd.Index(['01/01/2012','01/01/2012','01/01/2012','01/02/2012','01/02/2012'], name='Date')
In [4]: df = pd.DataFrame({'ID':[100,101,102,201,202],'wt':[.5,.75,1,.5,1],'value':[60,80,100,100,80]},index=index)然后，按'value‘加权并按指数分组的'wt’的平均值如下所示：
In [5]: df.groupby(df.index).apply(lambda x: np.average(x.wt, weights=x.value))
Out[5]:
Date
01/01/2012 0.791667
01/02/2012 0.722222
dtype: float64或者，也可以定义一个函数：
In [5]: def grouped_weighted_avg(values, weights, by):
...: return (values * weights).groupby(by).sum() / weights.groupby(by).sum()
In [6]: grouped_weighted_avg(values=df.wt, weights=df.value, by=df.index)
Out[6]:
Date
01/01/2012 0.791667
01/02/2012 0.722222
dtype: float64Stack Overflow用户
发布于 2015-10-28 21:18:12
我觉得以下是这个问题的一个优雅的解决方案：(Pandas DataFrame aggregate function using multiple columns)
grouped = df.groupby('Date')
def wavg(group):
d = group['value']
w = group['wt']
return (d * w).sum() / w.sum()
grouped.apply(wavg)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/26205922
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