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今

日

鸡

汤

露从今夜白，月是故乡明。

大家好，我是皮皮。

一、前言

前几天在Python最强王者交流群【冫马讠成】问了一道Pandas处理的问题，如下图所示。

原始数据如下：

df = pd.DataFrame({
    'student_id': ['S001','S002','S003'],
    'marks': [[88,89,90],[78,81,60],[84,83,91]]})
df

预期的结果如下图所示：

二、实现过程

方法一

这里【瑜亮老师】给出一个可行的代码，大家后面遇到了，可以对应的修改下，事半功倍，代码如下所示：

df['dmean'] = df['marks'].map(lambda x: np.mean(x))

运行之后，结果就是想要的了。

方法二

后来【瑜亮老师】又给了一份优化后的代码如下所示：

df['dmean'] = df['marks'].map(np.mean)
或者
df['dmean'] = df['marks'].apply(np.mean)

运行之后，结果就是想要的了。

完美的解决了粉丝的问题！

三、总结

大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一道使用Pandas处理数据的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现，一共两个方法，帮助粉丝顺利解决了问题。

最后感谢粉丝【冫马讠成】提问，感谢【月神】、【瑜亮老师】给出的思路和代码解析，感谢【dcpeng】等人参与学习交流。

小伙伴们，快快用实践一下吧！如果在学习过程中，有遇到任何问题，欢迎加我好友，我拉你进Python学习交流群共同探讨学习。

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