Python 将函数应用于列表系列，而不在列表中应用

我有一个数据帧

df = pd.DataFrame({'Binary_List': [[0, 0, 1, 0, 0, 0, 0],
                                   [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
                                   [0, 0, 1, 1, 0, 0, 0],
                                   [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1]]})
df

    Binary_List
0   [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0]
1   [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0]
2   [0, 0, 1, 1, 0, 0, 0]
3   [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1]

我想对每个列表应用一个函数，而不使用

apply

，因为

apply

在大型数据集上运行时非常慢

def count_one(lst):
    index = [i for i, e in enumerate(lst) if e != 0]
    # some more steps 
    return len(index)

df['Value'] = df['Binary_List'].apply(lambda x: count_one(x))
df

    Binary_List             Value
0   [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0]   1
1   [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0]   1
2   [0, 0, 1, 1, 0, 0, 0]   2
3   [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1]   3

我试过用这个，但没有改进

vfunc = np.vectorize(count_one)
df['Value'] = vfunc(df['Binary_List']) 

这给了我错误

df['Value'] = count_one(df['Binary_List'])

---

要获取列表项的长度，可以使用str函数，如下所示

df=pd.DataFrame（{'Binary_List'：[[0,0,1,0,0,0]，
[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 1, 1, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 1, 1, 1]]})
df[“二进制列表”].astype（np.str）.str.count（“1”）

要获取列表项的长度，可以使用str函数，如下所示

df=pd.DataFrame（{'Binary_List'：[[0,0,1,0,0,0]，
[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 1, 1, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 1, 1, 1]]})
df[“二进制列表”].astype（np.str）.str.count（“1”）

您可以尝试：

您还可以执行以下操作：

pd.Series([np.array(key).sum() for key in df['Binary_List']])
0    1
1    1
2    2
3    3
dtype: int64

您可以尝试：

您还可以执行以下操作：

pd.Series([np.array(key).sum() for key in df['Binary_List']])
0    1
1    1
2    2
3    3
dtype: int64

---

您不能这样做，因为您正在数据帧中存储

对象

。如果您只是将每个元素存储为自己的单元格，那么这是一个非常简单且非常快速的

df.sum（1）

假设它是针对您前面的问题-。使用发布的答案的中间输出，在那里你有二进制数组输出并沿着cols求和-

.sum（axis=1）

。我想你需要堆叠和求和：

np.vstack（df['binary\u Month\u List']）。sum（1）

。正如我在前面的问答中所说的，没有神奇的功能。据我所知，向下投票（和向上投票）是匿名的。我怀疑大多数反对者不会留下来关注评论。你不能，因为你正在数据框中存储一个

对象。如果您只是将每个元素存储为自己的单元格，那么这是一个非常简单且非常快速的
df.sum（1）
假设它是针对您前面的问题-。使用发布的答案的中间输出，在那里你有二进制数组输出并沿着cols求和-
.sum（axis=1）
。我想你需要堆叠和求和：
np.vstack（df['binary\u Month\u List']）。sum（1）
。正如我在前面的问答中所说的，没有神奇的功能。据我所知，向下投票（和向上投票）是匿名的。我怀疑大多数下层选民不会留下来关注这些评论。