Pandas groupby 和聚合多个列表答案

【问题标题】：Pandas groupby and aggregate over multiple listsPandas groupby 和聚合多个列表
【发布时间】：2020-11-05 10:42:02
【问题描述】：

我有一个数据框 df，有两列。我想按一列分组并通过获取“平均列表”（所有列表元素平均）来聚合属于同一组的列表，如下所示：

column_a, column_b
1,         [1,2,3]
1,         [2,5,1]
2,         [5,6,6]
3,         [2,0,1]
3,         [4,2,3]

列表始终具有相同的固定长度。所需的输出应如下所示：

group, avg_list
1,     [1.5,3.5,2]
2,     [5,6,6]
3,     [3,1,2]

我知道我可以在数据帧上使用 groupby 并随后对其进行聚合，但我不确定在代码的 agg 部分中放入什么。

df.groupby('column_a').agg(?)

如果有任何建议，我将不胜感激。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您可以通过这种方式获得每个组内列表的平均值：

s = df.groupby("column_a")["column_b"].apply(lambda x: np.array(x.tolist()).mean(axis=0))

pd.DataFrame({'group':s.index, 'avg_list':s.values})

给予：

  group avg_list
0   1   [1.5, 3.5, 2.0]
1   2   [5.0, 6.0, 6.0]
2   3   [3.0, 1.0, 2.0]

【讨论】：

非常感谢。这正是我所需要的。感谢您的帮助。
我读入数据时有一个字符串列表。结果，我收到错误“TypeError: cannot perform reduce with flexible type ...所以我从np.array(x.tolist())更改为np.array(x.tolist()).astype(np.float)以解决。
不错！我所做的是用literal_eval 转换列。这里df["column_b"] = df.column_b.apply(lambda s: list(ast.literal_eval(s))) 的这一行将从字符串转换为列表

【解决方案2】：

将它们组合成一个列表，然后使用均值求平均值。

df.set_index('column_a')['column_b'].groupby('column_a').apply(list).apply(lambda x: np.mean(x,0))

结果

column_a
1    [1.5, 3.5, 2.0]
2    [5.0, 6.0, 6.0]
3    [3.0, 1.0, 2.0]

【讨论】：