下面是我的数据帧结构。我需要根据id,country和state进行分组,并分别汇总vector_1和vector_2。请有人建议如何为多个列添加vector
Id Country State Vector_1 Vector_2
1 US IL [1.0,2.0,3.0,4.0,5.0] [5.0,5.0,5.0,5.0,5.0]
1 US IL [5.0,3.0,3.0,2.0,1.0] [5.0,5.0,5.0,5.0,5.0]
2 US TX [6.0,7.0,8.0,9.0,1.0] [1.0,1.0,1.0,1.0,1.0]
输出应该如下所示
Id Country State Vector_1 Vector_2
1 US IL [6.0,5.0,6.0,6.0,6.0] [10.0,10.0,10.0,10.0,10.0]
2 US TX [6.0,7.0,8.0,9.0,1.0] [1.0,1.0,1.0,1.0,1.0]
最佳答案
如果您的Vector_1
和Vector_2
不是np.array
,请先转换它们。
cols = ['Vector_1', 'Vector_2']
df[cols] = df[cols].applymap(lambda x: np.array(x))
然后使用
groupby
和apply
对每组进行求和result = (df.groupby(['Id', 'Country', 'State'])[cols]
.apply(lambda x: x.sum())
.reset_index())
result
Id Country State Vector_1 Vector_2
0 1 US IL [6.0, 5.0, 6.0, 6.0, 6.0] [10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0]
1 2 US TX [6.0, 7.0, 8.0, 9.0, 1.0] [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0]
关于python - Pandas -通过选择多个列将两个数组汇总为一组中的多个列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/55697589/