从基于数组列的pandas.dataframe中进行选择

Question

我有一个数据框，其中包含一个包含数组的列（所有1x9数组）。 对于该列中的所有行，我希望找到第三个元素为1的那些行，并从相应行中的另一列中选择值。 例如，我希望选择'cal_nCa'值（116），其中info_trig中的第二个元素是0

    info_trig                        cal_nCa
0   [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]        128   
1   [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]         79  
2   [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0]        116   
3   [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]         82

我在df["A"][(df["B"] > 50)]基础上尝试了一些基于pandas.DataFrame中复杂条件的选择 。

选择所需的行时：

data["info_trig"][:][3]

我只成功选择了该行中的特定行和第三个元素。 但无法选择每一行中的所有第三个元素。 循环可以工作，但我希望有一个更清洁的出路。

Answer 1

使用str访问列第3个位置值

data["info_trig"].str[3]

Answer 2

data.apply(lambda x: x['cal_nCa'] if x['info_trig'][1] == 0 else 0, axis = 1)

这将返回一个系列，仅停留在价值cal_nCa当第二个元素值info_trig是0 ：

0      0
1      0
2    116
3      0
dtype: int64

或者您只能通过此选择所需的行：

data[data.apply(lambda x: True if x['info_trig'][1] == 0 else False, axis = 1)]

希望它会对你有所帮助。