熊猫：将DataFrame转换为每个单元的均值和标准差

Question

我有一个非常规的DataFrame（从csv中读取）。 看起来像这样：

SubjAns    a1      a2     demog
S1A1       "1,2,3" "4,6"      A
S1A2       "101,1" NaN        B

对于每个单元格，我首先需要将字符串转换为浮点数列表（熊猫有没有办法将其读取为浮点数列表而不是字符串？），然后我想创建一个新的DataFrame，由均值和标准差：

SubjAns    a1_mean  a1_stdev a2_mean a2_stdev  demog
S1A1       3.0      1        5.0     1.41      A
S1A2       51.0     70.71    NaN     NaN       B

这可能吗？ 我最终将它读入scikit-learn，因此，如果有任何方法对此更合适，请包括在内。

Answer 1

一种方法是编写一个小型parse-then-stat函数

In [270]: df
Out[270]:
  SubjAns     a1   a2 demog
0    S1A1  1,2,3  4,6     A
1    S1A2  101,1  NaN     B 

这将创建一个浮动列表，然后创建numpy数组并返回均值和标准差

In [271]: def split_stat(x):
   .....:     x = pd.np.array(list(map(float, str(x).split(','))))
   .....:     return x.mean(), x.std()
   .....:

然后，您可以迭代感兴趣的列（在本例中为a1，a2），然后将结果压缩回新的列。

In [272]: for col in ['a1', 'a2']:
   .....:     df[col+'_mean'], df[col+'_std'] = zip(*df[col].apply(split_stat))
   .....:

并且，输出应类似于

In [273]: df
Out[273]:
  SubjAns     a1   a2 demog  a1_mean     a1_std  a2_mean  a2_std
0    S1A1  1,2,3  4,6     A        2   0.816497        5       1
1    S1A2  101,1  NaN     B       51  50.000000      NaN     NaN