DataFrame 中系列的平均值

Question

我有一个看起来像这样的数据框：

values

[0.0,12.34,223.12,4.55,...]

[0.0,78.12,12.90,...]

.

.

. 

我正在尝试计算值列的平均值并将该数字存储在新列中。

数据框目前只包含一列，值列中每个数组的长度并不严格。

预期输出：

value                             average

[0.0,12.34,223.12,4.55,...]        77.87

[0.0,78.12,12.90,...]              12.11            

.

.

. 

当我尝试使用 iterrows() 遍历数据帧时，Np.mean() 将不起作用。

基本上我需要扩展下面的代码来计算数据帧中的所有平均值：

np.mean(df_average_pace.paces[0])

Answer 1

您有一系列列表。这意味着矢量化是不可能的。您可以通过pd.Series.map（或等效地，apply）和使用 Python 级循环statistics.mean：from statistics import meandf['average'] = df['value'].map(mean)这是一个演示：from statistics import meandf = pd.DataFrame({'value': [[1, 4, 1, 2], [2, 4, 6], [9, 2, 5]]})df['average'] = df['value'].map(mean)print(df)          value   average0  [1, 4, 1, 2]  2.0000001     [2, 4, 6]  4.0000002     [9, 2, 5]  5.333333

Answer 2

使用pd.DataFrame(df.value.tolist()).mean(1)Out[541]: 0    2.0000001    4.0000002    5.333333dtype: float64