在不使用groupby的情况下计算加权平均值

如何解决在不使用groupby的情况下计算加权平均值

我正在根据以下数据计算加权平均值。我收到位置索引器超出范围错误。

dfpa:

PA  pa_pop  pa_mean_ea_kwh
A   30      42431.52608
B   1596    177765.6662
C   193     284501.2339
D   0   
E   84      316868.3264

这是我的代码:

wmea = lambda x: np.ma.average(x,weights=(dfpa.loc[x.index,'pa_mean_ea_kwh'] * dfpa.loc[x.index,'pa_pop']))
dfsw = dfpa.agg(
    sw_pop = ('pa_pop','sum'),sw_mean_ea_kwh = ('pa_mean_ea_kwh',wmea))

过去,我已经成功使用了类似的代码,但是我的聚合与groupby结合在一起。这样吧

dfsw  = dfpa.groupby('PA').agg(
    sw_pop = ('pa_pop',wmea))

但是在这种情况下,我只需要单个输出即可获取所有数据。 np.ma.average lambda函数不正确吗?为什么不做一个求和乘积然后除以和呢?

添加所需的输出:

sw_pop  sw_mean_ea_kwh
1903    192597.2814

其中sw_mean_ea_kwh计算为SUMPRODUCT(pa_pop,pa_mean_ea_kwh)/ SUM(pa_pop)

ps:还有另一种解决方案here用于计算加权平均值,但它再次使用groupby

解决方法

这与sumproduct相似,但除以sum方法:

(dfpa['pa_pop']*dfpa['pa_mean_ea_kwh']).sum()/(dfpa['pa_pop'].sum())
,

这就是我最终所做的。我并不为此感到骄傲-它并不优雅,而且我无法按原本的期望计算聚合函数中的加权平均值。但这可以与@jlb_gouveia提供的解决方案一起使用:

dfsw = dfpa.agg({'pa_pop':sum},axis = 0)

#convert list to dataframe because the above creates a list
dfsw = dfsw.to_frame() 

#transpose so that index becomes column headers
dfsw = dfsw.transpose() 

#renames column headers to new names
dfsw.columns = dfsw.columns.str.replace('pa','sw') 

#add weighted means
dfsw['sw_mean_ea_kwh'] = (dfpa['pa_pop']*dfpa['pa_mean_ea_kwh']).sum()/(dfpa['pa_pop'].sum())

这是我最终的输出结果:

    sw_pop  sw_n    sw_ncmplt...sw_mean_ea_kwh...   sw_mean_ep_kwh  
0   1903.0  140.0   140.0   ....192597.28147843637  206253.99375475512

(在上面的代码中,我做了很多求和运算和加权平均,为简化起见,我删除了其他列的代码)

如果某人有更优雅的方法来实现这一目标,则可以改善。

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