计算函数中 pandas df 的weighted_average

Question

我有一个函数，在这个函数中我想计算列

other_column

的加权平均值（用列

amount

加权）。如果我在函数中没有这个，那么它会起作用，但是像这样我不知道如何传递数据帧？我也收到错误：

NameError: name 'df1' is not defined

。

def weighted_mean(x):
    try: 
        return np.average(x, weights=df1.loc[x.index, 'amount']) > 0.5
    except ZeroDivisionError:
        return 0

def some_function(df1=None):
    df1 = df1.groupby('id').agg(xx=('amount', lambda x: x.sum() > 100),
                                yy=('other_col', weighted_mean)).reset_index()
    return df1

df2 = pd.DataFrame({'id':[1,1,2,2,3], 'amount':[10, 200, 1, 10, 150], 'other_col':[0.1, 0.6, 0.7, 0.2, 0.4]})
df2 = some_function(df1=df2)

Answer 1

一个可能的解决方案（将

amount

列作为权重列）：

(df2['other_col'].mul(df2['amount'])).sum() / df2['amount'].sum()

产生

0.49514824797843665

。