Come calcolare una media ponderata nei panda

È possibile utilizzare la seguente funzione per calcolare una media ponderata in Panda:

 def w_avg(df, values, weights):
    d = df[values]
    w = df[weights]
    return (d*w). sum () / w. sum ()

Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare questa sintassi nella pratica.

Esempio 1: media ponderata tra i panda

Il codice seguente mostra come utilizzare la funzione di media ponderata per calcolare una media ponderata per un determinato set di dati, utilizzando “prezzo” come valori e “importo” come peso:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' sales_rep ': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
                   ' price ': [8, 5, 6, 7, 12, 14],
                   ' amount ': [1, 3, 2, 2, 5, 4]})

#view DataFrame
df

	sales_rep price amount
0 to 8 1
1 to 5 3
2 to 6 2
3 B 7 2
4 B 12 5
5 B 14 4

#find weighted average of price
w_avg(df, ' price ', ' amount ')

9.705882352941176

La media ponderata del “prezzo” risulta essere 9.706 .

Esempio 2: Groupby e media ponderata su Pandas

Il codice seguente mostra come utilizzare la funzione di media ponderata per calcolare la media ponderata dei prezzi, raggruppati per venditore:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' sales_rep ': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
                   ' price ': [8, 5, 6, 7, 12, 14],
                   ' amount ': [1, 3, 2, 2, 5, 4]})

#find weighted average of price, grouped by sales rep
df. groupby (' sales_rep '). apply (w_avg, ' price ', ' amount ')

sales_rep
A 5.833333
B 11.818182
dtype:float64

Possiamo vedere quanto segue:

• La media ponderata del “prezzo” per il venditore A è 5.833 .
• La media ponderata del “Prezzo del rappresentante di vendita B” è 11.818 .

Risorse addizionali

Come confrontare due colonne in Pandas
Come calcolare la somma delle colonne in Pandas
Come calcolare la media delle colonne in Pandas