每只Pandas的平均体重是多少？

Question

所以我想找到以“厚”作为权重的等级的平均权重。问题是，每次成绩显示时，我都需要这样做>；连续为0，如果连续为0，我仍然希望找到它的平均重量，尽管它肯定为0

下表列出了我想要找到的结果。如您所见，总厚度和WA（重量平均值）上有几个空值/NaN。空值上面的每个值都表示我需要查找的每个组的WA

基本上，我需要根据它的等级进行分组（要么全部为0，要么全部>；0）然后我需要找到每个组的平均重量

BHID           Thick    Total Thickness Grade   WA
01/01/1970  2   2.5         0   0
01/01/1970  0.5             0   
01/01/1970  0.5 2.5         3.35    0.71
01/01/1970  2               0.05    
01/01/1970  0.8 1.5         0   0
01/01/1970  0.7             0   
01/02/1970  2   4           3.3 4.075
01/02/1970  0.5             2.8 
01/02/1970  0.5             0   
01/02/1970  1               8.3 
01/02/1970  1.7 2.3         0   0
01/02/1970  0.6             0   

注: 您可能会注意到，在1970年2月1日，它的等级上有一个单独的0，但它不是连续的，因此不算作新的组。因此，只有5组具有5个WA值（0,0.71,0,4.075,0）

我尝试使用BHID进行分组，并设法找到每个BHID的wavg（加权平均值），非常好

               wavg
BHID                
1970-01-01  0.273077
1970-02-01  2.587302

但当我尝试按分数分组时，它肯定只是按唯一的分数值分组，这不是我想要的。我试着按年级范围分组

                  wavg
BHID       Grade      
1970-01-01 0.00   0.00
           3.35   3.35
           0.05   0.05
1970-02-01 3.30   3.30
           2.80   2.80
           0.00   0.00
           8.30   8.30

这是我使用的代码

def my_agg(x):
    names = np.average(x['Grade'],weights=x['Thick'],axis=0)
    return pd.Series(names,index=['wavg'])

print(df1.groupby(['BHID','Grade'],sort=False,).apply(my_agg))

我只是想知道如何根据成绩范围从groupby中找到平均体重

Answer 1

我明白了，我必须利用机器学习进行分类（我使用Sklearn树），然后我最终可以根据树分类的结果使用groupby

def my_agg(x):
    names = np.average(x['Sn (kg/m3)'],weights=x['Thick'],axis=0)
    return pd.Series(names,index=['wavg'])

def my_thick(x):
    tot_thick = np.sum(x['Thick'],axis=0)
    return pd.Series(tot_thick,index=['Thick Sumz'])