Python pandas 相当于 R groupby mutate

因此，在 R 中，当我有一个由 4 列组成的数据框时，将其称为df我想计算一个组的和积之比，我可以用这样的方式：

// generate data
df = data.frame(a=c(1,1,0,1,0),b=c(1,0,0,1,0),c=c(10,5,1,5,10),d=c(3,1,2,1,2));
| a   b   c    d |
| 1   1   10   3 |
| 1   0   5    1 |
| 0   0   1    2 |
| 1   1   5    1 |
| 0   0   10   2 |
// compute sum product ratio
df = df%>% group_by(a,b) %>%
      mutate(
          ratio=c/sum(c*d)
      );
| a   b   c    d  ratio |
| 1   1   10   3  0.286 |
| 1   1   5    1  0.143 |
| 1   0   5    1  1     |
| 0   0   1    2  0.045 |
| 0   0   10   2  0.454 |

但在 python 中我需要诉诸循环。 我知道应该有一种比 python 中的原始循环更优雅的方法，有人有什么想法吗？

可以使用类似的语法来完成groupby() and apply():

df['ratio'] = df.groupby(['a','b'], group_keys=False).apply(lambda g: g.c/(g.c * g.d).sum())