Групповое взвешенное среднее и сумма в pandas данных

У меня есть dataframe,

    Out[78]: 
   contract month year  buys  adjusted_lots    price
0         W     Z    5  Sell             -5   554.85
1         C     Z    5  Sell             -3   424.50
2         C     Z    5  Sell             -2   424.00
3         C     Z    5  Sell             -2   423.75
4         C     Z    5  Sell             -3   423.50
5         C     Z    5  Sell             -2   425.50
6         C     Z    5  Sell             -3   425.25
7         C     Z    5  Sell             -2   426.00
8         C     Z    5  Sell             -2   426.75
9        CC     U    5   Buy              5  3328.00
10       SB     V    5   Buy              5    11.65
11       SB     V    5   Buy              5    11.64
12       SB     V    5   Buy              2    11.60

Мне нужна сумма скорректированных значений, цена, которая является средневзвешенной, цены и ajusted_lots, сгруппированных по всем остальным столбцам, т.е. сгруппированы по (контракт, месяц, год и покупка)

Дружественное решение на R было достигнуто с помощью следующего кода, используя dplyr, однако не смог сделать то же самое в pandas.

> newdf = df %>%
  select ( contract , month , year , buys , adjusted_lots , price ) %>%
  group_by( contract , month , year ,  buys) %>%
  summarise(qty = sum( adjusted_lots) , avgpx = weighted.mean(x = price , w = adjusted_lots) , comdty = "Comdty" )

> newdf
Source: local data frame [4 x 6]

  contract month year comdty qty     avgpx
1        C     Z    5 Comdty -19  424.8289
2       CC     U    5 Comdty   5 3328.0000
3       SB     V    5 Comdty  12   11.6375
4        W     Z    5 Comdty  -5  554.8500

одинаково возможно по группе или любому другому решению?

Ответы

Ответ 1

Чтобы передать несколько функций объекту groupby, вам необходимо передать словарь с функциями агрегации, соответствующими столбцам:

# Define a lambda function to compute the weighted mean:
wm = lambda x: np.average(x, weights=df.loc[x.index, "adjusted_lots"])

# Define a dictionary with the functions to apply for a given column:
f = {'adjusted_lots': ['sum'], 'price': {'weighted_mean' : wm} }

# Groupby and aggregate with your dictionary:
df.groupby(["contract", "month", "year", "buys"]).agg(f)

                         adjusted_lots         price
                                   sum weighted_mean
contract month year buys                            
C        Z     5    Sell           -19    424.828947
CC       U     5    Buy              5   3328.000000
SB       V     5    Buy             12     11.637500
W        Z     5    Sell            -5    554.850000

Вы можете увидеть больше здесь:

и в аналогичном вопросе здесь:

Надеюсь, что это поможет

Ответ 2

Выполнение взвешенного среднего по groupby (...). apply (...) может быть очень медленным (100x из следующего). См. Мой ответ (и другие) в этой теме.

def weighted_average(df,data_col,weight_col,by_col):
    df['_data_times_weight'] = df[data_col]*df[weight_col]
    df['_weight_where_notnull'] = df[weight_col]*pd.notnull(df[data_col])
    g = df.groupby(by_col)
    result = g['_data_times_weight'].sum() / g['_weight_where_notnull'].sum()
    del df['_data_times_weight'], df['_weight_where_notnull']
    return result