Python 对groupby中数组（数据帧）中的项求和

我正在编写一些显示主题模型随时间分布的代码。现在，数据帧看起来像这样：

doc_id  date        topic_dist
1       2007-01-01  [.2,.5,.3]
2       2007-03-02  [.8,.1,.1]
...

我的目标是按日期（按月、年或季度）对文档进行分组，并对数组中的每个项求和（所有数组的长度相同），以创建类似以下内容的输出：

month    topic_sum
2007-01  [54.8, 98.3, 61.0]

到目前为止，我试过了

year_groups = df.groupby(df['date'].map(lambda x: x.year))
output = pd.DataFrame()
output['yearly_topic_dist'] = year_groups.apply(lambda x: sum(x['topic_dist']))

因此，我不知道如何分别对数组中的每个项求和，然后输出另一个数组。

Setup 解决方案 看起来像：

date
2007-01-31    [1.0, 1.0, 0.6]
Name: topic_dist, dtype: object

---

我可能做错了什么，但是@piRSquared的解决方案似乎与下面的示例数据框不符，当您按一个月分组时。尽管它没有与一个12个月的小组决裂。我想这与跨越一年的日期有关

另一个选项是将topic_dist列强制转换为Numpy数组，并将np.sum（）应用于时间组：

from datetime import datetime

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[1, '2007-01-01', [.2, .5, .3]],
                   [2, '2007-01-02', [.8, .5, .3]],
                   [3, '2008-01-14', [0.1, 0.2, 0.3]]],
                 columns=['doc_id', 'date', 'topic_dist'])


df.date = pd.to_datetime(df.date)

df = df.set_index('date')

df.topic_dist = df.topic_dist.apply(lambda x: np.array(x))

你可以按一个月分组

# Group by single months
df.groupby(pd.TimeGrouper('M'))['topic_dist'].apply(lambda x: np.sum(x))

date
2007-01-31    [1.0, 1.0, 0.6]
2007-02-28                  0
2007-03-31                  0
2007-04-30                  0
2007-05-31                  0
2007-06-30                  0
2007-07-31                  0
2007-08-31                  0
2007-09-30                  0
2007-10-31                  0
2007-11-30                  0
2007-12-31                  0
2008-01-31    [0.1, 0.2, 0.3]
Name: topic_dist, dtype: object

或按12个月分组：

df.groupby(pd.TimeGrouper('12M'))['topic_dist'].apply(lambda x: np.sum(x))
date
2007-01-31    [1.0, 1.0, 0.6]
2008-01-31    [0.1, 0.2, 0.3]
Name: topic_dist, dtype: object

或其他时间间隔：

df.groupby(pd.TimeGrouper('5M'))['topic_dist'].apply(lambda x: np.sum(x))
date
2007-01-31    [1.0, 1.0, 0.6]
2007-06-30                  0
2007-11-30                  0
2008-04-30    [0.1, 0.2, 0.3]
Name: topic_dist, dtype: object

df.groupby(pd.TimeGrouper('12M'))['topic_dist'].apply(lambda x: np.sum(x))
date
2007-01-31    [1.0, 1.0, 0.6]
2008-01-31    [0.1, 0.2, 0.3]
Name: topic_dist, dtype: object

df.groupby(pd.TimeGrouper('5M'))['topic_dist'].apply(lambda x: np.sum(x))
date
2007-01-31    [1.0, 1.0, 0.6]
2007-06-30                  0
2007-11-30                  0
2008-04-30    [0.1, 0.2, 0.3]
Name: topic_dist, dtype: object