Numpy Pandas: 当列包含numpy数组时进行聚合

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy和Pandas对包含Numpy数组的列进行聚合。通常情况下，我们可以使用Pandas的groupby()函数来进行聚合操作。但是，当列中包含Numpy数组时，我们需要进行一些额外的操作。

阅读更多：Numpy 教程

如何聚合包含Numpy数组的列

为了说明如何聚合包含Numpy数组的列，我们可以使用以下代码块来创建一个简单的数据集：

import pandas as pd
import numpy as np

data = {
    'group': ['A', 'A', 'B', 'B'],
    'values': [np.array([1, 2, 3]), np.array([4, 5, 6]), np.array([7, 8, 9]), np.array([10, 11, 12])]
}

df = pd.DataFrame(data)

以上代码将创建一个包含两个列的数据集：group列和values列。group列包含两个组（A和B），values列包含四个包含三个元素的Numpy数组。

现在，我们可以使用以下代码块来对values列进行聚合操作：

agg_df = df.groupby('group').agg({'values': lambda x: np.array([i for a in x for i in a])})

以上代码将使用groupby()函数来分组数据集，然后使用agg()函数来对values列进行聚合操作。在这里，我们定义了一个lambda函数，该函数将将所有Numpy数组转换为单个Numpy数组。最后，我们将结果存储在agg_df中。

处理列中的Numpy数组

在上面的示例中，我们定义了一个lambda函数，该函数将列中的Numpy数组转换为单个Numpy数组。但是，当需要对这些Numpy数组进行操作时，我们需要将这些Numpy数组还原为原始形式。

为了说明如何处理列中的Numpy数组，我们可以使用以下代码块来创建另一个简单的数据集：

data = {
    'group': ['A', 'A', 'B', 'B'],
    'values': [np.array([1, 2, 3]), np.array([4, 5, 6]), np.array([7, 8, 9]), np.array([10, 11, 12])]
}

df = pd.DataFrame(data)

以上代码将创建一个包含两个列的数据集：group列和values列。group列包含两个组（A和B），values列包含四个包含三个元素的Numpy数组。

现在，我们可以使用以下代码块来将列还原为原始形式：

df.values = [np.array(a) for a in df.values]

以上代码将使用列表推导式将列中的所有Numpy数组重新分配给df.values。现在，我们可以对这些Numpy数组进行任何需要的操作。

总结

Numpy和Pandas是数据科学中最重要的工具之一。聚合操作是数据分析中最常用的操作之一。在本文中，我们介绍了如何使用Numpy和Pandas对包含Numpy数组的列进行聚合操作，并说明了如何处理包含Numpy数组的列。通过了解这些操作，我们可以更好地处理和分析包含Numpy数组的列的数据集。