Pandas 包含特定值的行的加权平均值

Question

我有一个按日期索引的数据框，如下所示：

date       id1 id2  id3   identifier  x_times  value
2016-01-01 123 1234 12345 a           21       56
2016-01-01 123 1234 12345 b           2        78
2016-01-01 123 1234 12345 c           10       23

我需要执行加权平均计算，其中每个日期的标识符仅为 a 和 b。计算应该是：

((56 * 21) + (78 * 2)) / (21 + 2) = 57.91

输出：

date       id1 id2  id3   identifier  x_times  value  weighted_avg
2016-01-01 123 1234 12345 a           21       56     57.91
2016-01-01 123 1234 12345 b           2        78     57.91
2016-01-01 123 1234 12345 c           10       23

我已经尝试过 group bys 和 sums，但我很难将数据框与加权平均值一起重新加入。

执行此计算的最简单方法是什么？谢谢！

Answer 1

您可以使用 isin method to subset your original dataframe to smaller one. Then you could do your calculations with that subset dataframe and then using loc 将其分配给原始数据框：

subs = df.identifier.isin(['a','b'])
df_subs = df[subs]
df.loc[subs, 'weighted_avg'] = (df_subs.x_times * df_subs.value).sum() / df_subs.x_times.sum()

In [670]: df
Out[670]: 
            id1   id2    id3 identifier  x_times  value  weighted_avg
date                                                                 
2016-01-01  123  1234  12345          a       21     56     57.913043
2016-01-01  123  1234  12345          b        2     78     57.913043
2016-01-01  123  1234  12345          c       10     23           NaN

Pandas 包含特定值的行的加权平均值

Pandas weighted average on rows that contain a certain value

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