如何使用 pandas groupby 函数根据 groupby 值应用公式

我的问题可能有点令人困惑，所以让我解释一下。我有一个信息数据框，我想按唯一订单 ID 对其进行分组，该 ID 将生成以下列：

sum qty = 每个订单 ID 执行的总金额。 csv = 这是每个订单 ID 的 csv 列的总和除以订单 ID 的已执行金额的总和。

第一列很容易用 groupby 创建，这是我遇到问题的第二列。这是我正在使用的示例数据：

    qty     sym     price   ordrefno    ord_bidprice    ord_askprice    csv
0   -25000  TEST    0.044   984842      0.0435          0.044          12.5
1   100     TEST    0.0443  984702      0.0435          0.044          0.03
2   -10000  TEST    0.0405  983375      0.039           0.0405         15
3   -100    TEST    0.0443  984842      0.0435          0.044          0.03

这是我的代码：

cs1 = lambda x: np.sum(test.csv / test.qty)
f2 = {'qty' : ['sum'], 'csv' : {'es' : cs1}}

agg_td = trades.groupby('ordrefno').agg(f2)

编写命名函数并使用apply works:

def func(group):
    sum_ = group.qty.sum()
    es = (group.csv / group.qty).sum()
    return pd.Series([sum_, es], index=['qty', 'es'])

trades.groupby('ordrefno').apply(func)

Result:

            qty     es
ordrefno               
983375   -10000 -0.0015
984702      100  0.0003
984842   -25100 -0.0008