计算加权平均数使用pandas和dataframe

Question

我有下表。我想根据下面的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实现这一点，但是假设这些数据是在pandas数据框中，有没有比通过迭代更容易实现的方法呢？

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

01/01/2012 w_avg = 0.5 * ( 60/ sum(60,80,100)) + .75 * (80/ sum(60,80,100)) + 1.0 * (100/sum(60,80,100))

01/02/2012 w_avg = 0.5 * ( 100/ sum(100,80)) + 1.0 * ( 80/ sum(100,80))

Answer 1

我觉得以下是这个问题的一个很好的解决方案：（Pandas DataFrame aggregate function using multiple columns）

grouped = df.groupby('Date')

def wavg(group):
    d = group['value']
    w = group['wt']
    return (d * w).sum() / w.sum()

grouped.apply(wavg)