Python 3.x 列包含需要添加的多维数组时的groupby

我有一个包含二维向量作为列的熊猫数据帧。我想按其中一列分组，并将向量相加

我已经尝试过groupby-then-sum，如下面的代码所示，但是输出列向向量添加维度，而不是添加向量（类似于使用np.add时）

我想按“标签”分组并汇总输出。假设输出是二维向量，我希望向量是相加的，而不是组合的。因此，我的期望是：

label A: output is [[18,20,22,24],[26,28,30,32]]
label B: output is [[9,10,11,12],[13,14,15,16]]

但我得到了：

label A: [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [17, 18, 19, 20],[21,22,23,24]]

label B: [[9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16]]

解决方案

将熊猫作为pd导入
将numpy作为np导入
data=pd.DataFrame（{'label'：['A'，'B'，'A']，'label2'：['X'，'Y'，'Z']，
‘输出’：[[1,2,3,4]，[5,6,7,8]，[[9,10,11,12]，[13,14,15,16]，[[17,18,19,20]，[21,22,23,24]}）
数据['output']=数据['output'].map（np.array）
data_grouped=data[['label'，'output']].groupby（'label'）.sum（）
打印（数据组）
>>>输出
>>>标签
>>>A[[18,20,22,24]，[26,28,30,32]]
>>>B[[9,10,11,12]，[13,14,15,16]]

解释 您的

输出包含python列表。操作
+
将两个列表连接在一起：

打印（[1,2]+[3,4]）
>>> [1, 2, 3, 4]
打印（[[1]、[2]]+[[3]、[4]]）
>>> [[1], [2], [3], [4]]

data['output'].map（np.array）
将二维列表转换为二维numpy数组。Numpy数组
+
操作（由
sum（）
使用）对两个数组中“同一位置”上的值求和

label A: [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [17, 18, 19, 20],[21,22,23,24]]

label B: [[9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16]]