使用熊猫/数据框计算加权平均值
我有下表。我想根据以下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执行此操作，但是假设此数据在pandas数据框中，是否有比通过迭代更简单的方法来实现此目的？
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 80
2012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））2012年1月2日w_avg = 0.5 （100 /总和（100,80））+ 1.0 （80 /总和（100,80））
问题答案：
我想我会用两个groupby来做到这一点。
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，此列的总和是所需的：
In [14]: g.wa.sum()
Out[14]:
Date
01/01/2012 0.791667
01/02/2012 0.722222
Name: wa, dtype: float64
或潜在地：
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: float64
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