对“列表”列表中的元素求和，每个元素都有不同的索引答案

【问题标题】：Summing elements in a list of "list", each with different index对“列表”列表中的元素求和，每个元素都有不同的索引
【发布时间】：2018-09-17 16:29:08
【问题描述】：

从循环中我有一个变量 A：

aa = pd.Series(np.random.randn(5))
aaaa = []
aaaa.append(aa.loc[[1]])
aaaa.append(aa.loc[[4]])
aaaa

[1    0.07856
 dtype: float64, 4    0.94552
 dtype: float64]

现在我想总结（或进行任何其他计算）A 中的元素。我尝试了 sum 函数，但不幸的是它不起作用。例如，

B = sum(aaaa)

给我

1   NaN
4   NaN
dtype: float64

我找到了以下问题和解决方案，但是，它不适用于我的问题，因为 TO 只有一个列表，而不是多个相互附加的列表（具有不同的索引）

Summing elements in a list

edit4：因为我必须多次运行，所以我对两个答案都计时了：

%timeit sum([i.values for i in aaaa])
3.78 µs ± 5.1 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

%timeit pd.concat(aaaa).sum()
560 µs ± 15.3 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

令人惊讶的是，sum 中的“循环”比 pd.Series.concat().sum() 函数快得多

edit5：添加以防其他人遇到同样的问题：如果不知道输入是 pd.Series 还是 pd.Series 列表，可以执行以下操作：

res = sum(aa) if isinstance(aa, pd.Series) else sum([i.values for i in aa])

【问题讨论】：

嗨 jpp，为此道歉。一定有什么不正确的，否则它会正常工作吗？我删除了“总和”，并包括了它的外观。就期望的结果而言，这可能更清楚。事实上，我很想展示一个示例，说明如何生成“A”，但这是我的部分代码的产物。
你能在这个特定的例子中给出建议吗？我说明了我有什么作为输入，我想做什么或我想得到什么结果，以及当前提出的不起作用的方法（参见上面的调整）
我乍一看最好的猜测是你有一个混合数据类型的列表，其中只有一些是sum(arg) 支持的。不过，我并不完全清楚您的输入或预期输出是什么。
仅供参考，如果您在使用随机代码路径时遇到间歇性问题，则组合 MCVE 的一部分是选择触发问题的特定（固定，即非随机）示例，并且只用它编写一个独立的代码sn-p。然后人们可以帮助您解决手头的实际问题。
关于这个问题，我对 Pandas 不熟悉，所以你必须等待有人看到这个。看起来您的问题与 Pandas Series 使用的数据类型与内置的 sum 不兼容有关。

标签： python list pandas indexing calculation

【解决方案1】：

有很多方法可以摆脱困境，只有你自己知道最适合你的一种。

当您执行aa.loc[[1]] 时，您最终会得到一个pd.Series，如果您执行aa.loc[1]，您将得到一个标量，以及.iloc。

因此，只需将第二对方括号放在 aa.loc[[1]] 中即可使您的代码正常工作。

sum 需要一个带有数字的可迭代对象才能工作。因此，如果您想保留第二对方括号，以下行也可以使用，尽管您现在将得到一个 numpy 数组而不是浮点数作为答案。

sum([i.values for i in aaaa])

【讨论】：

谢谢，ahed87；直截了当的方法是 jpp 建议不要使用“loc”；但是，现在我得到的是 pd.Series 列表（无需修改代码的其他部分）。

【解决方案2】：

您误用了pd.Series.loc，这导致您的列表元素为pd.Series 而不是标量。

尝试使用pd.Series.iloc 进行整数索引：

s = pd.Series(np.random.randn(5))

A = []
A.append(s.iloc[1])
A.append(s.iloc[4])

res = sum(A)

请注意，您可以直接通过pd.Series.sum 执行此计算：

res = s.iloc[[1, 4]].sum()

如果你有pd.Series的列表，你可以使用：

res = pd.concat(A).sum()

【讨论】：

谢谢，jpp。您有什么想法吗，我如何使用 pd.Series 使其工作，而不是使输入成为标量，即 A 的某种转换方式？
是的，解决方案res = s.iloc[[1, 4]].sum()直接使用pd.Series。您不需要单独列出和附加项目。或者，构建您的列表 [1, 4] 并将其用作输入。
感谢您的及时回复。我确实从程序的另一部分得到 A 作为 pd.Series 的列表；所以，我不能直接访问's'；所以我最后唯一的数字（无需修改代码的其他部分）是我的'aaaa' pd.Series 列表
谢谢你，是的，这也提供了 ahed87 建议的结果。