在Pandas列中的列表上操作

Question

我在Pandas专栏中有列表。

我想用lambda函数对该列执行操作。

它显示错误，我不明白为什么。

感谢任何帮助。

import pandas as pd
from scipy import stats


df=pd.DataFrame({'indx':[1,2], 'vals':[[822.0, 855.0, 837.0],[692.0, 758.0, 818.0]]})


#Works
stats.linregress([1,2,3], [1,2,3])

#Works
df.apply(lambda x: stats.linregress([1,2,3], [1,2,3]))

#Works
df.apply(lambda x: stats.linregress([1,2,3], [822.0, 855.0, 837.0]))


#Fails
df.apply(lambda x: stats.linregress([1,2,3], np.array(x).astype(np.float)))


#Harder example
df2=pd.DataFrame({'indx':[1,2], 'vals':[[822.0, 855.0],[692.0, 758.0, 818.0, 855.0, 837.0]]})
df2.apply(lambda x: stats.linregress([i for i in range(1,len(x)+1)], np.array(x).astype(np.float)))

Answer 1

尝试显式索引列vals并应用于axis=1：

df.apply(lambda x: stats.linregress([1,2,3], x['vals']), axis=1)

[OUT]

0    (7.5, 823.0, 0.4539206495016018, 0.70004990665...
1    (63.0, 630.0, 0.9996222851612186, 0.0174980968...
dtype: object

和

df2.apply(lambda x: stats.linregress(np.arange(1, len(x['vals']) + 1), x['vals']), axis=1)

[OUT]

0                         (33.0, 789.0, 1.0, 0.0, 0.0)
1    (38.7, 675.9, 0.9166087820733272, 0.0285434179...
dtype: object