如何在Python中为两列中的每个唯一值计算加权平均值？

在Python中为两列中的每个唯一值计算加权平均值，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，导入所需的库，如pandas和numpy：

import pandas as pd
import numpy as np

1. 创建一个包含两列数据的DataFrame，例如列A和列B：

data = {'A': ['value1', 'value2', 'value1', 'value2'],
        'B': [10, 20, 30, 40]}
df = pd.DataFrame(data)

1. 使用groupby函数按照列A中的唯一值进行分组，然后计算列B的加权平均值：

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

在上述代码中，我们使用lambda函数和numpy的average函数来计算加权平均值。通过loc函数，我们可以根据索引选择对应的权重。

1. 最后，打印加权平均值结果：

print(weighted_avg)

完成上述步骤后，你将会得到每个唯一值的加权平均值。请注意，这只是一种处理方式，具体的实现可能因情况而异。

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