熊猫-如何在细胞中处理阵列

Question

我有一个带有数组的数据框。例：

df = pd.DataFrame([('a', [1,2,3]), ('b', [4,5,6])], columns=['name', 'values'])

  name     values
0    a  [1, 2, 3]
1    b  [4, 5, 6]

我知道valuescol数组的长度相同。我想计算value数组的axis = 0上的平均值。在numpy中，我可以这样做：

np.array([[1,2,3], [4,5,6]]).mean(axis=0) # result: array([2.5, 3.5, 4.5])

大熊猫有可能吗？
如果没有，我如何轻松将值col转换为numpy数组？我已经尝试过了df['values'].values，但这没有给出一个矩阵：

array([list([1, 2, 3]), list([4, 5, 6])], dtype=object)

Answer 1

使用 pandas series.tolist 将 pandas 系列转换为列表

np.array(df['values'].tolist()).mean(axis = 0)

#o/p
array([2.5, 3.5, 4.5])