Здесь требуется рассчитать значение для каждой головы путем деления двух значений столбца, которые получены из условия группирования в пандах.
Вот код, который пытался
building_wise[building_wise['TYPE']=='SCHOOL'].groupby(['ZONE','CITY_NAME','CAMPUS_NAME','CAMPUS_TYPE','STUDENT_STRENGTH'])[['Amount']].mean().agg({'Amount':head_report(np.mean/'STUDENT_STRENGTH')}))
Но у меня не получилось, пожалуйста, предложите мне наилучшие возможные решения.
Ниже приведенного кадра данных:
Data columns (total 11 columns):
TYPE 3283 non-null object
ZONE 3283 non-null object
CITY_NAME 3283 non-null object
CAMPUS_NAME 3283 non-null object
CAMPUS_TYPE 3283 non-null object
Building Code 3283 non-null float64
Month 3283 non-null object
STUDENT_STRENGTH 3283 non-null object
LOAD_CAPACITER 3283 non-null object
TOTAL_AMOUNT 3283 non-null float64
Amount 2544 non-null float64
dtypes: float64(3), object(8)
memory usage: 205.2+ KB
ТРЕБУЕМЫЙ ВЫХОД В ФОРМАТЕ НИЖЕ:
ТРЕБУЕТСЯ В ЭТОМ ФОРМАТЕ