如何在pandas groupby对象中划分两个聚合列?

Question

我正在使用一个涉及推荐信息的数据集，以及为正在运行的每个促销活动支付的总金额。我能够获得每个促销活动中的总购买数量，以及每个促销活动的总支付金额，但我无法将两个汇总列除以，以获得获得新购买的平均支付金额。下面是数据的一个子集:

bucket  receiver_quote  total_paid
0   168hr   0   NaN
1   168hr   0   NaN
2   168hr   1   100.0
3   168hr   1   50.0
4   168hr   1   100.0
5   48hr    1   75.0
6   48hr    0   NaN
7   48hr    0   NaN
8   48hr    0   NaN
9   48hr    0   NaN

现在，我能得到这个表:

df.groupby('bucket').agg({'receiver_policy':'sum', 'total_paid': 'sum})

结果:

tbody> <<tr>从<<tr>

bucket	receiver_policy	total_paid
0人力资源	45	11375.0
168小时	27	6725.0
48小时	31日	7200.0
/td>	31日	4200.0

• 您的示例数据和示例代码不匹配列。已适应此
• 简单使用groupby().apply()返回一系列您想要的组
的所有计算

df = pd.read_csv(
io.StringIO(
"""bucket  receiver_quote  total_paid
0   168hr   0   NaN
1   168hr   0   NaN
2   168hr   1   100.0
3   168hr   1   50.0
4   168hr   1   100.0
5   48hr    1   75.0
6   48hr    0   NaN
7   48hr    0   NaN
8   48hr    0   NaN
9   48hr    0   NaN"""
),
sep="s+",
)
df.groupby("bucket").agg({"receiver_quote": "sum", "total_paid": "sum"})
df.groupby("bucket").apply(
lambda d: pd.Series(
{
"receiver_quote": d["receiver_quote"].sum(),
"total_paid": d["total_paid"].sum(),
"avg_paid_per_policy":d["total_paid"].sum() / d["receiver_quote"].sum()
}
)
)

avg_paid_per_policy25083.333375