在具有唯一条件的pandas中计算加权平均值

，可以使用weighted.mean()函数来实现。该函数可以根据给定的权重数组计算加权平均值。

具体步骤如下：

导入pandas库：import pandas as pd
创建一个DataFrame对象，包含需要计算加权平均值的数据列和权重列。
使用weighted.mean()函数计算加权平均值，传入数据列和权重列作为参数。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建DataFrame对象
data = {'values': [10, 20, 30, 40, 50],
        'weights': [0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.2]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算加权平均值
weighted_avg = pd.Series(df['values']).dot(pd.Series(df['weights']))

print("加权平均值：", weighted_avg)

在这个示例中，我们创建了一个包含数值列和权重列的DataFrame对象。然后，使用weighted.mean()函数计算加权平均值，将结果存储在weighted_avg变量中。最后，打印出加权平均值。

这种计算加权平均值的方法适用于各种场景，例如金融领域中的投资组合收益率计算、统计学中的加权平均数计算等。

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