在熊猫数据框中按行计算质心

Question

我想逐行计算 pandas 数据框的质心 (cm)（大约 4000 行 x 7100 列）。我的行的索引是字符串类型，值只是数字。所以基本上我的数据框是这样的——只是更大：

import pandas as pd
inp = [{'name':'aaa', 'c2':100, 'c3': 20, 'c4':10}, {'name':'bbb','c2':110, 'c3': 20, 'c4':10}, {'name':'ccc','c2':120, 'c3': 20, 'c4':10}]
df = pd.DataFrame(inp)
df = df.set_index('name')

       c2  c3  c4
name             
aaa   100  20  10
bbb   110  20  10
ccc   120  20  10

在 R 中我会使用这个（我的矩阵称为 m 并且与上面的数据框具有相同的结构）：

cm <- apply( m, 1, function(x) sum( x*(1:length(x)) ) / sum(x) ) 

编写一个计算 cm 的函数然后将其逐行应用于我的数据框应该相当容易，但不知何故我不明白这一点。我的 Python 技能非常有限。我还不明白我基本上如何遍历行的元素来获取 cm 的语法。

Answer 1

你可以使用pandas的@​​987654321@方法

import pandas as pd
inp = [{'name':'aaa', 'c2':100, 'c3': 20, 'c4':10}, {'name':'bbb','c2':110, 'c3': 20, 'c4':10}, {'name':'ccc','c2':120, 'c3': 20, 'c4':10}]
df = pd.DataFrame(inp)
df = df.set_index('name')

def series_sum(pd_series):
    return np.sum(np.dot(pd_series.values, np.asarray(range(1, len(pd_series)+1)))/np.sum(pd_series))

df.apply(series_sum, axis=1)