数据框架中系列的平均值

Question

我有一个看起来像这样的数据框：

values
[0.0,12.34,223.12,4.55,...]
[0.0,78.12,12.90,...]
.
.
. 

我正在尝试计算value列的平均值并将该数字存储在新列中。

数据框目前仅保存一列，而值列中每个数组的长度都不严格。

预期输出：

value                             average
[0.0,12.34,223.12,4.55,...]        77.87
[0.0,78.12,12.90,...]              12.11            
.
.
. 

当我尝试使用iterrows（）遍历数据帧时，Np.mean（）无法工作。

基本上，我需要扩展以下代码以计算数据框中的所有平均值：

np.mean(df_average_pace.paces[0])

Answer 1

您有一系列列表。这意味着矢量化是不可能的。您可以通过pd.Series.map（或等效地，apply）和statistics.mean使用Python级循环：

from statistics import mean
df['average'] = df['value'].map(mean)

这是一个演示：

from statistics import mean
df = pd.DataFrame({'value': [[1, 4, 1, 2], [2, 4, 6], [9, 2, 5]]})
df['average'] = df['value'].map(mean)

print(df)

          value   average
0  [1, 4, 1, 2]  2.000000
1     [2, 4, 6]  4.000000
2     [9, 2, 5]  5.333333

Answer 2

使用

pos