Pandas按ID分组并计算单元格中数组的平均值（值）

Question

我的数据看起来像这样（pandas数据框大约有10,000,000行）：

ID | Value

其中ID是每个用户的唯一ID，并且与值相关联，该值是300维的数组。使用不同的值（数组）可以多次出现相同的ID。我想，对于每个唯一的ID，取所有相关数组的平均值，所以我最终得到一个数据框（或字典），其中一个ID只出现一次并且有一个300维数组作为值（以前所有数组的平均值）与该ID相关联。）

目前，我通过ID循环数据帧过滤：

ifa_vec = dict()

    for uid in df_id_vec['id'].unique():
        ifa_vec[uid] = aggregate_fun(np.matrix(
                           df_id_vec[df_id_vec['id']==uid]['vector'].tolist()))

然而，自然地，循环很慢，这需要几天时间。有没有更有效的方法来做到这一点？我知道groupby但是没有设法使用它来取代数组。

Answer 1

这是一个在20分钟内为我完成工作的单行程序：

val_dict = {k: aggregate_fun(list(v)) for k,v in df_id_d2v.groupby("id")["vector"]}