将多个pandas数据框列的groupby加权平均值作为数据框返回

，可以通过以下步骤实现：

首先，导入必要的库和模块：

import pandas as pd

创建多个pandas数据框，并将它们存储在一个列表中：

df1 = pd.DataFrame({'Group': ['A', 'B', 'A', 'B'],
                    'Value': [1, 2, 3, 4],
                    'Weight': [0.5, 0.3, 0.2, 0.4]})
                    
df2 = pd.DataFrame({'Group': ['A', 'B', 'A', 'B'],
                    'Value': [5, 6, 7, 8],
                    'Weight': [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]})

dfs = [df1, df2]

使用pd.concat()函数将多个数据框合并为一个数据框，并根据'Group'列进行分组计算加权平均值：

combined_df = pd.concat(dfs)
weighted_avg = combined_df.groupby('Group')['Value'].apply(lambda x: sum(x * combined_df.loc[x.index, 'Weight']) / sum(combined_df.loc[x.index, 'Weight'])).reset_index()

得到的weighted_avg数据框包含了每个Group的加权平均值：

  Group  Value
0     A    2.6
1     B    5.4

在这个例子中，我们使用了pandas库来处理数据框和进行加权平均值的计算。pd.concat()函数用于合并多个数据框，groupby()函数用于按照指定列进行分组，apply()函数结合lambda表达式用于计算加权平均值。

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