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_1Vector_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groupbyapply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/

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