pandas：计算列中每一行的numpy数组的平均值

【问题标题】：pandas: calculate mean of numpy array for each row in a columnpandas：计算列中每一行的numpy数组的平均值
【发布时间】：2015-07-22 16:26:58
【问题描述】：

我有一个 pandas 数据框 df ，其中包含每行包含不同大小的 numpy 数组的列，例如

   column A 
0  np.array([1,2,3])
1  np.array([1,2,3,4])
2  np.array([1,2])

我有一个内置的 pandas 函数，它将返回整个列的每个数组（即行）的平均值？类似的东西：

df.A.mean()

但它对每一行都起作用。感谢您的帮助。

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy pandas

【解决方案1】：

您可以使用df.<column>.map 将函数应用于列中的每个元素：

df = pd.DataFrame({'a': 
    [np.array([1, 2, 3]), 
     np.array([4, 5, 6, 7]), 
     np.array([7, 8])]
})

df
Out[8]: 
              a
0     [1, 2, 3]
1  [4, 5, 6, 7]
2        [7, 8]

df['a'].map(lambda x: x.mean())
Out[9]: 
0    2.0
1    5.5
2    7.5
Name: a, dtype: float64

【讨论】：