求解答，还是 numpy 和 pandas

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这是一个创建于 2728 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

现在我有一列不等长数组：



a = [[1,0,1,0],
     [1,0,1],
     [1,0,1,1,1],
        ...
    ]

我该怎样才能对这个数组求和呢？得到这样的序列[2,2,4...]?

求各位大佬赐教！感激不尽

长数组

赐教

NumPy

pandas

9 条回复 • 2017-05-24 20:18:12 +08:00

imn1

2017-05-22 15:24:47 +08:00

[sum(x) for x in a]

guolingbing

2017-05-22 15:30:18 +08:00

@imn1 这样太慢了

guolingbing

2017-05-22 15:32:25 +08:00

谢谢各位，我已经找到方法了 233：
把数组 flat 以后，用 np.add.reduceat()方法

imn1

2017-05-22 15:45:11 +08:00

df.sum(axis=1)

zhusimaji

2017-05-22 21:56:16 +08:00

import pandas as pd

In [3]:

b
a = [[1,0,1,0],
[1,0,1],
[1,0,1,1,1]
]
b=pd.DataFrame(a)
print b.sum(axis=1)
0 2.0
1 2.0
2 4.0
dtype: float64

amoia50

2017-05-23 16:56:49 +08:00

np.sum(a, axis=1)

guolingbing

2017-05-24 09:44:30 +08:00

@zhusimaji 这个 work ,但是速度比较慢，还要解决 na 值

guolingbing

2017-05-24 09:44:53 +08:00

@amoia50 这个根本不会 work

ruoyu0088

2017-05-24 20:18:12 +08:00

如果你的数据是一个嵌套列表，那么 list(map(sum, data))最快，如果你的数据是数组列表，那么[row.sum() for row in data]最快。至于是嵌套列表好还是数组列表好，要看每条数据的平均长度，数据越长，使用 numpy 数组越快。我猜你的数据是数组列表，你可以比较一下[row.sum() for row in data]和你的 flat 数组的方法，应该是我这个更快。因为将所有这些数组拼在一起就很浪费时间。

https://gist.github.com/ruoyu0088/83eeb57dfe5cb8fe62db91d88fe34598