python - 如何在 Pandas 分组数据框中的二维列表的行之间应用最大函数

Question

我有一个类似于下面的数据框，其中“数据”是一个二维数组:

id grouping_val data
1  a            [[0, 1], [1, 0]]
2  a            [[1, 0], [0, 1]]
3  b            [[2, 0], [3, 0]]
4  b            [[0, 4], [4, 5]]

我如何按“grouping_val”对它们进行分组，并在所有行的“数据”列中的每个索引处取最大值。产生以下数据框:

id grouping_val data
1  a            [[1, 1], [1, 1]]
2  b            [[2, 4], [4, 5]]

Answer 1

您可以 np.stack()分组数组并取其 max()沿着axis=0:

df = (df.groupby('grouping_val').data
        .apply(lambda x: np.stack(x).max(axis=0))
        .reset_index())

#   grouping_val              data
# 0            a  [[1, 1], [1, 1]]
# 1            b  [[2, 4], [4, 5]]