Python：聚合poly1d对象并插入到新的DataFrame列中

Question

我有一个由多项式1d对象组成的数据帧，我想对数据帧进行分组，然后将组内的所有多项式系数求和，然后除以组中的行数。在

但是，我在处理poly1d对象时遇到了困难。在

def agg_coeffs(df):

    g_all = pd.DataFrame()

    for key, g in df.groupby(['A', 'B']):
        agg_coeffs = pd.DataFrame({"agg coeffs":list(sum(g['coeffs']) / len(g['coeffs']))})
        g_all = pd.concat([g_all, agg_coeffs])

    return g_all

上面的函数在单独的行中输出修改后的系数，但我希望它们都在同一行中，保持为poly1d对象（而不是数组或列表）。在

错误输出：

^{pr2}$

示例数据帧：

                 coeffs                             A           B       
        10227   [0.0767614738203, 91.6253393665]    2016        p1  
        10311   [4.47454751131, 44.9313348416]      2016        p2  
        10367   [2.38170652877, 133.884680026]      2016        p3  
        10309   [0.736288998358, 84.6403688266]     2016        p4

注意：与poly1d对象一样，“coeffs”列中的单元如下所示： 0.0767614738203 x2+91.625393665+10（截距不显示在数据帧中，但在从测向分组的小区中出现截距。在

预期输出：

                 coeffs         A           B       
        0       [1.91, 88.76]   2016        p1  

将函数改为（移除列表包装器）：

def agg_coeffs(df):

    g_all = pd.DataFrame()

    for key, g in df.groupby(['A', 'B']):

        g.loc[:,'agg coeffs'] = sum(g['coeffs']) / len(g['coeffs'])
        g_all = pd.concat([g_all, g])

    return g_all

在g.loc[:,'agg coeffs'] = sum(g['coeffs']) / len(g['coeffs']行中导致此错误：

ValueError: Must have equal len keys and value when setting with an iterable

Answer 1

拆分为常规数值列：

df['c1'] = df['c2'] = df['c3'] = np.nan
df[['c1', 'c2', 'c3']] = [x.c for x in df.coeff]

然后是groupby和agg：

^{pr2}$

给你：

      A   B        c1         c2   c3
0  2016  p1  1.917326  88.770431  2.5

然后组合回poly1d对象：

df2['coeff'] = df2[['c1','c2','c3']].apply(np.poly1d, axis=1)

给你：

      A   B        c1         c2   c3                           coeff
0  2016  p1  1.917326  88.770431  1.0  [1.91732612805, 88.7704307652]

但是要小心：poly1d包含一个引用，而不是其参数的副本，因此如果删除c1/c2/c3列，它将损坏coeff。如果需要，可以通过在apply期间复制poly1d参数来解决这个问题。在