Python 熊猫将行复制到具有权重的唯一行

我试图在一个数据帧中合并行，其中一个ID有不同的输入，所以我希望每个ID都有一行，每个ID都有一个权重

我的数据框如下所示：

---

我需要它将ID=2的A，B列合并成一个加权平均值（A为0.3*0.35+0.6*0.55，B为3*0.35+5*0.55）。对于C列，我需要选择与最高权重相关的值（对于ID=2，C=C），d列为最大值（在本例中为d=3），最终权重为所有权重之和（0.35+0.55）。基本上，我需要为重复ID的每一行分配几个不同的规则，但我还没有找到如何做到这一点

我正在使用python，我相信熊猫是最好的，但我只是一个初学者，所以我会听你的建议，并尝试任何东西

非常感谢

import pandas as pd       
a = pd.read_clipboard()

def agg_func(x):
    x.A = x.A*x.weight
    x.B = x.B*x.weight    
    return pd.Series([x.A.sum(), x.B.sum(), x.C[x.weight.idxmax()], x.D.max(), x.weight.max()], index=x.columns[1:])

print(a.groupby('ID').apply(agg_func))

        A    B  C  D  weight
ID
1   0.500  2.0  a  1    1.00
2   0.435  3.8  c  3    0.55
3   0.360  1.8  d  4    0.90

这应该做作业检查以了解更多信息

import pandas as pd       
a = pd.read_clipboard()

def agg_func(x):
    x.A = x.A*x.weight
    x.B = x.B*x.weight    
    return pd.Series([x.A.sum(), x.B.sum(), x.C[x.weight.idxmax()], x.D.max(), x.weight.max()], index=x.columns[1:])

print(a.groupby('ID').apply(agg_func))

        A    B  C  D  weight
ID
1   0.500  2.0  a  1    1.00
2   0.435  3.8  c  3    0.55
3   0.360  1.8  d  4    0.90