Python 对嵌套数据框中的列表元素进行垂直求和

我有一个名为dailyHistogram的数据帧，定义如下：

dailyHistogram = pd.DataFrame(
    {
        'NumVisits':[[0 for x in range(1440)] for y in range (180)],
        'DoW': [0]*ReportingDateRange.size
    },
    columns=['NumVisits','DoF'],
    index=ReportingDateRange
)

其中，NumVisits是一个二维数组（1440 x 180），保存180天内某些活动的直方图。道琼斯指数只是一个列，用来记录一周中的某一天。此数据框中的索引是活动发生的日期

我的问题是在dailyHistogram[“NumVisits”]上执行任何操作

以下是dailyHistogram[“NumVisits”]的外观：

每日直方图[“NumVisits”]

Out[193]：
2016-01-01 [5, 0, 0, 0, 0, 0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0

2016-01-02[2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0

2016-01-03[6,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0

2016-01-04[8,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0

2016-06-26[3,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0

2016-06-27[4,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1

2016-06-28[7,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1

2016-06-29[7,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0

2016-06-30[4,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0

频率：D，名称：NumVisits，数据类型：object

我想对dailyHistogram[“NumVisits”]的每个元素进行垂直汇总，得出一个包含1440个成员的列表。

试试以下方法：

In [84]: dailyHistogram
Out[84]:
                        NumVisits  DoF
0  [1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1]  NaN
1  [1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0]  NaN
2  [1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0]  NaN
3  [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1]  NaN
4  [1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0]  NaN

In [85]: dailyHistogram.NumVisits.apply(pd.Series).sum().tolist()
Out[85]: [4, 3, 1, 2, 2, 4, 2, 2, 5, 2]

设置：

dailyHistogram = pd.DataFrame({'NumVisits':[[np.random.choice([0,1]) for x in range(10)]
                                               for y in range (5)],
                                'DoW': [0]*5}
                              ,columns=['NumVisits','DoF'])

试试这个：

In [84]: dailyHistogram
Out[84]:
                        NumVisits  DoF
0  [1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1]  NaN
1  [1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0]  NaN
2  [1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0]  NaN
3  [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1]  NaN
4  [1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0]  NaN

In [85]: dailyHistogram.NumVisits.apply(pd.Series).sum().tolist()
Out[85]: [4, 3, 1, 2, 2, 4, 2, 2, 5, 2]

设置：

dailyHistogram = pd.DataFrame({'NumVisits':[[np.random.choice([0,1]) for x in range(10)]
                                               for y in range (5)],
                                'DoW': [0]*5}
                              ,columns=['NumVisits','DoF'])

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我在你的上一个问题中回答了这个问题。这是的副本。我在你的上一个问题中回答了这个问题。这是的副本。