Question

我有一个熊猫数据框，如下所示：

X                      Y
71455  [334.0,  319.0,  298.0,  323.0]
71455  [3.0,  8.0,  13.0,  10.0]
57674  [54.0,  114.0,  124.0,  103.0]

我想执行一个聚合groupby，该聚合将存储在Y列中的列表逐个元素地添加。我尝试过的代码：

df.groupby('X').agg({'Y' : sum})

结果如下：

                                                   Y
X                                                       
71455  [334.0,  319.0,  298.0,  323.0, 75.0,  55.0,  ...

因此，它已将列表串联在一起，而不是按元素进行汇总。但是，预期结果是：

X                      Y
71455  [337.0,  327.0,  311.0,  333.0]
57674  [54.0,  114.0,  124.0,  103.0]

我尝试了不同的方法，但是无法按预期工作。

Answer 1

Pandas不适用于一系列列表。这种尝试迫使熊猫使用<script src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/2.1.1/jquery.min.js"></script> <table id="selectedListTable"></table> dtype系列，该系列不能以矢量化的方式进行操作。相反，您可以在汇总之前将一系列列表分为数字系列：

object

Answer 2

如果将列表转换为numpy个数组，sum将起作用：

df['Y'] = df['Y'].apply(np.array)

df.groupby('X')['Y'].apply(np.sum)

#X
#57674     [54.0, 114.0, 124.0, 103.0]
#71455    [337.0, 327.0, 311.0, 333.0]
#Name: Y, dtype: object

Answer 3

可以在分组的数据帧上使用apply来进行逐元素加法：

df.groupby('X')['Y'].apply(lambda x: [sum(y) for y in zip(*x)])

这将产生一个熊猫系列对象：

X
57674     [54.0, 114.0, 124.0, 103.0]
71455    [337.0, 327.0, 311.0, 333.0]

熊猫groupby聚合按元素列表添加

3 个答案: