Pandas 如何在分组数据帧中堆叠三维阵列？

我有一个由两列组成的熊猫数据帧：一列是字符串标识符，另一列是三维数组。数组已按ID分组。如何为每个组堆叠所有数组，以便每个ID都有一个单独的堆叠数组？我的守则如下：

df1 = pd.DataFrame({'IDs': ids})
df2 = pd.DataFrame({'arrays':arrays})

df = pd.concat([df1, df2], axis=1)
grouped = df['arrays'].groupby(df['IDs'])

---

（我尝试了

np.dstack（分组）

，但没有成功。）

我相信这就是您想要的：

df.groupby('IDs')['arrays'].apply(np.dstack).to_frame().reset_index()

它将

np.dstack（…）

函数分配给共享一个ID的每组数组

apply（）

（注意：
apply（）
的文档谈到使用
agg（）
提高效率，但不幸的是，似乎不可能将
agg（）
与返回数据数组的函数一起使用，例如
np.dstack
。在这种情况下，
agg（）
希望将该数组视为多个对象、一个系列，而不是单个对象……我尝试使用它时出现了一个异常，称为“函数不减少”。）

我相信这就是你想要的：

df.groupby('IDs')['arrays'].apply(np.dstack).to_frame().reset_index()

它将
np.dstack（…）
函数分配给共享一个ID的每组数组

apply（）

（注意：
apply（）
的文档谈到使用
agg（）
提高效率，但不幸的是，似乎不可能将
agg（）
与返回数据数组的函数一起使用，例如
np.dstack
。在这种情况下，
agg（）
希望将该数组视为多个对象、一个系列，而不是单个对象……我尝试使用它时出现了一个异常，称为“函数不减少”。）

我不知道这在这种情况下是否重要，但一般的“不成功”描述并不能帮助我们理解您的问题a也可能有帮助。几个主要问题。什么是分组的
？它不是
系列
或
数据帧
，尽管它可能包含一个或另一个
np.dstack
获取numpy数组或它可以生成的数组，并返回一个数组。这是一次裸体手术，不是熊猫手术。当你向它抛出
grouped
时，你到底在传递什么？我不知道它在这种情况下是否重要，但是一个一般的“不成功”描述并不能帮助我们理解你的问题a可能也会有帮助。几个引导性问题。什么是分组的

？它不是

系列

或

数据帧

，尽管它可能包含一个或另一个

np.dstack

获取numpy数组或它可以生成的数组，并返回一个数组。这是一次裸体手术，不是熊猫手术。当你向它抛出

分组的
时，你到底在传递什么？谢谢你的回复。您的解决方案正是我想要做的，非常感谢您的解释。谢谢您的回复。您的解决方案完全实现了我的目的，非常感谢您的解释。