必须产生总值。我发誓，我

考虑pd.Seriess必须产生总值。我发誓，我

a = np.arange(4) 
mux = pd.MultiIndex.from_product([list('ab'), list('xy')]) 
s = pd.Series([a] * 4, mux) 
print(s) 

a x [0, 1, 2, 3] 
    y [0, 1, 2, 3] 
b x [0, 1, 2, 3] 
    y [0, 1, 2, 3] 
dtype: object

问题
的s每个元素都是一个numpy.array。当我尝试组内综上所述，我得到一个错误，因为GROUPBY函数期望得到的结果是标...（我猜）

s.groupby(level=0).sum()

Exception         Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-627-c5b3bf6890ea> in <module>() 
----> 1 s.groupby(level=0).sum() 

C:\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\core\groupby.pyc in f(self) 
    101    raise SpecificationError(str(e)) 
    102   except Exception: 
--> 103    result = self.aggregate(lambda x: npfunc(x, axis=self.axis)) 
    104    if _convert: 
    105     result = result._convert(datetime=True) 

C:\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\core\groupby.pyc in aggregate(self, func_or_funcs, *args, **kwargs) 
    2584     return self._python_agg_general(func_or_funcs, *args, **kwargs) 
    2585    except Exception: 
-> 2586     result = self._aggregate_named(func_or_funcs, *args, **kwargs) 
    2587 
    2588    index = Index(sorted(result), name=self.grouper.names[0]) 

C:\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\core\groupby.pyc in _aggregate_named(self, func, *args, **kwargs) 
    2704    output = func(group, *args, **kwargs) 
    2705    if isinstance(output, (Series, Index, np.ndarray)): 
-> 2706     raise Exception('Must produce aggregated value') 
    2707    result[name] = self._try_cast(output, group) 
    2708 

Exception: Must produce aggregated value

工作在
当我用apply与np.sum，它工作正常。

s.groupby(level=0).apply(np.sum) 

a [0, 2, 4, 6] 
b [0, 2, 4, 6] 
dtype: object

问题
有处理这个优雅的方式？

真正的问题
其实我是想用这种方式

s.groupby(level=0).agg(['sum', 'prod'])

使用agg，但它以同样的方式失败。
得到这个唯一的办法就是

pd.concat([g.apply(np.sum), g.apply(np.prod)], 
      axis=1, keys=['sum', 'prod'])

但这并不能一概而论很好地变换较长的列表。

来源

2016-10-03 piRSquared

我觉得你的工作很漂亮！ –

@StevenG我的歉意，我之前删除了这个问题，因为它形成了病态。我不得不跑，现在我试图磨砺这个问题。我真正的问题是，我不能聚合没有使用我的解决方法和'pd.concat' – piRSquared

我现在找不到一个好的链接，但是，非标量元素并不真正支持。 – DSM

from this well explained answer你可以改变你的ndarray列出由于熊猫似乎被检查，如果输出是ndarray，这就是为什么你收到此错误提出：

s.groupby(level=0).agg({"sum": lambda x: list(x.sum()), "prod":lambda x: list(x.prod())})

出[249]：

  sum   prod 
a [0, 2, 4, 6] [0, 1, 4, 9] 
b [0, 2, 4, 6] [0, 1, 4, 9]

来源

2016-10-04 00:30:28

必须产生总值。我发誓，我

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