可以使用numpy库中的average函数来计算pandas数据框的加权平均值。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

def weighted_average(data_frame, column, weights):
    return np.average(data_frame[column], weights=data_frame[weights])

# 创建示例数据框
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [2, 4, 6, 8, 10],
        'weights': [0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.1]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算加权平均值
weighted_avg = weighted_average(df, 'A', 'weights')
print("加权平均值:", weighted_avg)

输出结果：

加权平均值: 2.9

在这个示例中，我们创建了一个包含三列的数据框（A、B和weights）。然后，我们定义了一个名为weighted_average的函数，该函数接受数据框、要计算加权平均值的列和权重列作为参数。函数内部使用np.average函数来计算加权平均值，并返回结果。

最后，我们创建了一个示例数据框，并使用weighted_average函数计算了列'A'的加权平均值，并将结果打印出来。