根据pandas数据框第三列中的条件，按天分组的2列的加权平均值
可以通过以下步骤实现：
- 首先，导入pandas库并读取数据框。import pandas as pd # 读取数据框 df = pd.read_csv("data.csv")
- 接下来，根据第三列的条件筛选数据。# 根据条件筛选数据 condition = df['column3'] > 0 # 假设条件为第三列大于0 filtered_df = df[condition]
- 然后，将日期列转换为日期时间类型，并按天分组。# 将日期列转换为日期时间类型 filtered_df['date'] = pd.to_datetime(filtered_df['date']) # 按天分组 grouped_df = filtered_df.groupby(filtered_df['date'].dt.date)
- 最后，计算2列的加权平均值。# 计算加权平均值 weighted_avg = grouped_df.apply(lambda x: np.average(x['column1'], weights=x['column2']))
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