df 多列的加权平均聚合

weighted average aggregation on multiple columns of df

我正在尝试计算数据框中多列的加权平均值。 这是我的数据样本

月份 体重(公斤) 氮气
一个 2020 01 10000 10 70
一个 2020 01 15000 4 78
一个 2021 05 12000 5 66
一个 2021 05 10000 8 54
B 2021 08 14000 10 90
C 2021 08 50000 20 92
C 2021 08 40000 10 95

我想要的结果看起来像这样:

我尝试过的: 我可以使用此函数获得单个列的正确加权平均值: (类似于:

def wavg(df, value, weight):
    d = df[value]
    w = df[weight]
    try:
        return (d * w).sum() / w.sum()
    except ZeroDivisionError:
        return d.mean()

我可以将此函数应用于我的 df 的单个列:

df2 = df.groupby(["Group", "year", "month"]).apply(wavg, "Calcium", "Weight(kg").to_frame()

(不要介意不同的值,它们对于我笔记本中的数据是正确的)

明显的问题是这个函数只适用于单个列,而我有几十个列。因此,我尝试了一个 for 循环:

column_list=[]
for column in df.columns:
  column_list.append(df.groupby(["Group", "year", "month"]).apply(wavg, column, "Weight(kg").to_frame())

它计算的值是正确的,但是列放在彼此的顶部而不是彼此相邻。他们还错过了一个有用的列名:

我怎样才能使我的代码适应 return 所需的 df?

用于多列工作和避免删除列进行分组的更改函数正在转换为 MultiIndex:

def wavg(x, value, weight):
    d = x[value]
    w = x[weight]
    try:
        return (d.mul(w, axis=0)).div(w.sum())
    except ZeroDivisionError:
        return d.mean()

#columns used for groupby
groups = ["Group", "Year", "Month"]
#processing all another columns
cols = df.columns.difference(groups + ["Weight(kg)"], sort=False)

#create index and processing all columns by variable cols
df1 = (df.set_index(groups)
         .groupby(level=groups)
         .apply(wavg, cols, "Weight(kg)")
         .reset_index())
print (df2)
  Group  Year  Month    Calcium   Nitrogen
0     A  2020      1  28.000000   4.000000
1     A  2020      1  46.800000   2.400000
2     A  2021      5  36.000000   2.727273
3     A  2021      5  24.545455   3.636364
4     B  2021      8  90.000000  10.000000
5     C  2021      8  51.111111  11.111111
6     C  2021      8  42.222222   4.444444

尝试通过 concat()reset_index():

df=pd.concat(column_list,axis=1).reset_index()

您可以在此处进行更改:

column_list=[]
for column in df.columns:
  column_list.append(df.groupby(["Group", "year", "month"]).apply(wavg, column, "Weight(kg").reset_index())

#Finally:

df=pd.concat(column_list,axis=1)