如何找到每行中包含列表的 pandas 数据框列的标准偏差？

Question

我有一个 pandas 数据框

dd1=

     A   B   C    D   E    F   Result
     10  18   13  11  9   25  []
      6  32   27  3  18   28  [6,32]
      4   6   3   29  2   23  [29,35,87]

现在我想通过将 C 列值与结果列的第一个值相加，然后将结果列的第二个值与 C 列值相加，依此类推来找到结果列的 std。我想添加 std 的结果并存储在另一列。

我想像这样将值传递给 std 函数

for 1st row :- it will pass because it is empty.

for  2nd row :- std([6,27])=14.84,std([32,27])=3.53

找到 std 后只需添加该值并存储在输出列中，如 (14.84 + 3.53)=18.37

for 3rd row :-  std([29,3])=18.38,std([35,3])=22.62,std([87,3])=59.39

输出如下：- dd1=

     A   B   C    D   E    F   Result   output
     10  18   13  11  9   25  []           []
      6  32   27  3  18   28  [6,32]       18.37
      4   6   3   29  2   23  [29,35,87]    100.39

Answer 1

尝试使用 lambda 和 apply:

l = lambda x: sum([np.std([x['C'], i], ddof=1) for i in x['Result']])
dd1['output'] = dd1.apply(l, 1)

如何找到每行中包含列表的 pandas 数据框列的标准偏差？

how to find standard deviation of pandas dataframe column containg list in every row?

python

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