获取加权平均值，然后在pandas中分组

获取加权平均值是指根据给定的权重计算一组数据的平均值。在pandas中，可以使用groupby方法对数据进行分组，并使用agg方法结合自定义函数来计算加权平均值。

以下是在pandas中分组并计算加权平均值的步骤：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

1. 创建一个包含数据的DataFrame对象：

data = {'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
        'value': [10, 20, 30, 40, 50],
        'weight': [0.2, 0.3, 0.1, 0.4, 0.5]}
df = pd.DataFrame(data)

1. 使用groupby方法按照"group"列进行分组，并使用agg方法结合自定义函数来计算加权平均值：

weighted_avg = df.groupby('group').agg(weighted_average=('value', lambda x: (x * df['weight']).sum() / df['weight'].sum()))

在上述代码中，groupby('group')将数据按照"group"列进行分组，然后agg方法中的weighted_average是自定义的列名，lambda x: (x * df['weight']).sum() / df['weight'].sum()是计算加权平均值的自定义函数。

最后，weighted_avg将包含每个分组的加权平均值。

关于pandas的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的产品介绍链接地址：腾讯云·Pandas产品介绍