如何使用列表作为pandas数据框中的值？

我有一个数据框，需要列的子集包含具有多个值的条目。下面是一个带有“运行时”列的数据框，其中包含程序在各种条件下的运行时：

df = [{"condition": "a", "runtimes": [1,1.5,2]}, {"condition": "b", "runtimes": [0.5,0.75,1]}]
df = pandas.DataFrame(df)

这会生成一个数据框：

  condition        runtimes
0         a     [1, 1.5, 2]
1         b  [0.5, 0.75, 1]

我如何使用这个数据框并让 pandas 将其值视为数字列表？例如计算行中“运行时”列的平均值？

df["runtimes"].mean()

给出错误："Could not convert [1, 1.5, 2, 0.5, 0.75, 1] to numeric"

使用此数据框并将它们序列化为 csv 文件会很有用，其中列表如下：[1, 1.5, 2]被转换成"1,1.5,2"这样它仍然是 csv 文件中的单个条目。

感觉就像你试图让 Pandas 成为它不是的东西。如果您始终有 3 个运行时间，则可以制作 3 列。然而，更像 Pandas 的方法是将你的数据标准化（无论你有多少不同的试验），如下所示：

df = [{"condition": "a", "trial": 1, "runtime": 1},
      {"condition": "a", "trial": 2, "runtime": 1.5},
      {"condition": "a", "trial": 3, "runtime": 2},
      {"condition": "b", "trial": 1, "runtime": .5},
      {"condition": "b", "trial": 2, "runtime": .75},
      {"condition": "b", "trial": 3, "runtime": 1}]
df = pd.DataFrame(df)

然后你可以

print df.groupby('condition').mean()


           runtime  trial
condition                
a             1.50      2
b             0.75      2

这里的概念是保持数据表格化并且每个单元格只有一个值。如果你想执行嵌套列表函数，那么你应该使用列表，而不是 Pandas 数据框。