Как рассчитать средневзвешенное значение в пандах

Вы можете использовать следующую функцию для расчета средневзвешенного значения в Pandas:

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

Следующие примеры показывают, как использовать этот синтаксис на практике.

Пример 1: Средневзвешенное значение среди панд

Следующий код демонстрирует, как использовать функцию средневзвешенного значения для расчета средневзвешенного значения для данного набора данных, используя «цену» в качестве значений и «сумму» в качестве веса:

 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

Средневзвешенное значение «цены» оказывается равным 9,706 .

Пример 2: Группировка и средневзвешенное значение в Pandas

Следующий код показывает, как использовать функцию средневзвешенного значения для расчета средневзвешенного значения цен, сгруппированных по продавцам:

 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

Мы можем увидеть следующее:

• Средневзвешенная «цена» продавца А равна 5833 .
• Средневзвешенное значение «Цены торгового представителя B» составляет 11 818 .

Дополнительные ресурсы

Как сравнить два столбца в Pandas
Как посчитать сумму столбцов в Pandas
Как рассчитать среднее значение столбцов в Pandas