从pandas列计算平均值，该列的元素包含坐标列表

题目：从pandas列计算平均值，该列的元素包含坐标列表

回答：在pandas中，可以使用apply方法来对列中的元素进行计算。对于包含坐标列表的列，我们可以先将每个元素转换为numpy数组，然后使用numpy库来计算平均值。

具体步骤如下：

导入所需的库：

import pandas as pd
import numpy as np

创建一个包含坐标列表的pandas DataFrame：

data = {'coordinates': [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]}
df = pd.DataFrame(data)

定义一个函数，用于计算坐标列表的平均值：

def compute_average(coordinates):
    arr = np.array(coordinates)  # 将坐标列表转换为numpy数组
    average = np.mean(arr, axis=0)  # 计算每个维度的平均值
    return average.tolist()  # 将numpy数组转换为Python列表

使用apply方法将函数应用到列上，并创建一个新的列来存储结果：

df['average'] = df['coordinates'].apply(compute_average)

最终，df的结构如下：

   coordinates   average
0     [1, 2]     [4.0, 5.0]
1     [3, 4]     [4.0, 5.0]
2     [5, 6]     [4.0, 5.0]
3     [7, 8]     [4.0, 5.0]

在这个例子中，我们使用了pandas、numpy库进行处理。pandas用于数据框操作，numpy用于数组计算。通过apply方法和自定义函数，我们成功地计算了包含坐标列表的列的平均值，并将结果存储在了新的列中。

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