我有一个这样的数据框：
需要按分支对数据进行分组，并获取每个分支的总和列的总量。但是除了求和之外，还需要得到每个分支的估计平均值，这就是问题所在。
平均值应计算如下：对于每个组（分支），计算“金额”值与“期限”值的乘积之和，然后除以该组“金额”列中的总和。
通过反复试验，我设法制作了以下工作代码：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('df_samp.csv') # ссылка на файл с фрагментом данных внизу
togroup = df[['филиал', 'сумма', 'срок']][df['срок']>90] # группируем только строки где "срок" > 90
togroup['средн'] = np.NaN # добавил столбец для средних значений
grouped = togroup.groupby('филиал').agg(lambda x: int(sum(x.сумма*x.срок)/sum(x.сумма)))[['сумма', 'средн']]
在输出中，我得到以下信息：
问题本身：
- 如何正确组合聚合函数（不确定我的方式是否正确\最佳）？
- 如何让 sum 列有总量，而不是重复平均值（不可能为每一列设置一个函数）？
- 有没有办法不为总数据插入一个空列，而是在分组时动态创建一个？
UPD： csv格式的数据片段
据我了解，您需要根据计算获得两个新列。您可能可以这样做：
那么对于您的示例，结果将是：
当然需要检查。
你可以这样做：
结果：