我有一个包含林分 ID、树种、高度和体积的数据框:
import pandas as pd
df=pd.DataFrame.from_items([('STAND_ID',[1,1,2,3,3,3]),('Species',['Conifer','Broadleaves','Conifer','Broadleaves','Conifer','Conifer']),
('Height',[20,19,13,24,25,18]),('Volume',[200,100,300,50,100,10])])
STAND_ID Species Height Volume
0 1 Conifer 20 200
1 1 Broadleaves 19 100
2 2 Conifer 13 300
3 3 Broadleaves 24 50
4 3 Conifer 25 100
5 3 Conifer 18 10
我想按支架 id 分组和取消堆叠并计算体积加权平均高度,所以我尝试:
newdf=df.groupby(['STAND_ID','Species']).mean().unstack()
Height Volume
Species Broadleaves Conifer Broadleaves Conifer
STAND_ID
1 19.0 20.0 100.0 200.0
2 NaN 13.0 NaN 300.0
3 24.0 21.5 50.0 55.0
高度当然不是体积加权平均值。我怎样才能对它们进行体积称重? STAND_ID 3 和 Conifer 是这样的:
最佳答案
如果 lambda 函数令人困惑,那么 apply
也可以与函数定义一起使用。 (还有一个函数 numpy.average
来计算加权平均值)
import numpy as np
def weighted_average(group):
weights = group['Volume']
height = group['Height']
return np.average(height,weights=weights)
df.groupby(['STAND_ID','Species']).apply(func = weighted_average).unstack()
关于python - 加权平均 Pandas ,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/47181073/