在pandas数据帧中计算加权平均

，可以使用weighted.mean()函数。该函数可以根据给定的权重计算加权平均值。

加权平均是一种计算平均值的方法，其中每个值都乘以相应的权重，然后将所有乘积相加，并除以权重的总和。这种方法适用于需要考虑不同数据点的重要性或权重的情况。

在pandas中，可以使用weighted.mean()函数来计算加权平均。该函数的语法如下：

pandas.DataFrame.weighted.mean(self, values, weights, axis=0, skipna=True)

参数说明：

• values：要计算加权平均的列或列的列表。
• weights：用于计算加权平均的权重列或列的列表。
• axis：指定计算加权平均的轴，默认为0表示按列计算。
• skipna：指定是否跳过缺失值，默认为True表示跳过。

下面是一个示例，演示如何在pandas数据帧中计算加权平均：

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
data = {'Values': [10, 20, 30, 40],
        'Weights': [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算加权平均
weighted_avg = df['Values'].weighted.mean(df['Weights'])

print("加权平均值：", weighted_avg)

输出结果为：

加权平均值： 31.0

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