如何计算系列对象(熊猫)中数据框的平均值

Question

我有一个具有以下结构的数据框：

df.columns
Index(['first_post_date', 'followers_count', 'friends_count',
       'last_post_date','min_retweet', 'retweet_count', 'screen_name',
       'tweet_count',  'tweet_with_max_retweet', 'tweets', 'uid'],
        dtype='object')

在推文

系列中，每个单元格都是另一个数据框，其中包含用户的所有推文。

df.tweets[0].columns
Index(['created_at', 'id', 'retweet_count', 'text'], dtype='object')

我想对每个用户的推文进行计算。

例如，如何找到每个用户的平均转发次数和转发次数最多的推文？

Answer 1

也许这样的事情会有所帮助：

df = pd.DataFrame({'id': [0, 1, 2],
                   'tweets': [pd.DataFrame({'id': [0, 1], 'retweet_count': [5, 10]}),
                              pd.DataFrame({'id': [2, 3], 'retweet_count': [55, 100]}),
                              pd.DataFrame({'id': [4, 5], 'retweet_count': [5555, 1000]})]})

stats = df['tweets'].apply(lambda x: pd.Series([x.retweet_count.max(),
                                                x.retweet_count.mean()],
                                               index=['max', 'mean']))

结果是一个数据帧，其中列是每个用户的统计信息：

      max    mean
0    10.0     7.5
1   100.0    77.5
2  5555.0  3277.5