pandas - 如果 dtype 列表（对象）的列中的值具有特定值，则查找行

Question

给定如下数据框

   A  B  C-1  D  BTP           Type C1           Type C2
0  0  1    0  0    0               NaN          [Type B]
1  0  2    1  1   14          [Type B]          [Type B]
2  0  3    2  2   28          [Type A]          [Type B]
3  0  4    3  3   42  [Type A, Type B]  [Type A, Type B]
4  0  5    4  4   56          [Type A]  [Type A, Type B]

想要为Type C1列获取值为Type A的行，为BTP列获取值为42的行，这应该返回行索引 3。

尝试了以下，但给出了错误KeyError: False

df.loc[(df['BTP'] == 42) & ('Type A' in df['Type C1'])]

我最终要做的是获取与上述条件匹配的行（这将是单行）并将列B和C-1的值提取为像{'B_val': 4, 'C_val': 3}

Answer 1

使用Series.str.join加入Type C1列中的列表，然后我们可以在该列上使用Series.str.contains来检查给定的字符串，即Type A是否存在于系列中，最后我们可以使用 boolean mask过滤 dataframe 的行：

mask = df['BTP'].eq(42) & df['Type C1'].str.join('-').str.contains(r'\bType A\b')
df = df[mask]

结果：

# print(df)

   A  B  C-1  D  BTP           Type C1           Type C2
3  0  4    3  3   42  [Type A, Type B]  [Type A, Type B]

Answer 2

您可以使用

>>> type_a = df['Type C1'].apply(pd.Series).eq('Type A').any(1)
>>> df[df['BTP'].eq(42) & type_a]
   A  B  C-1  D  BTP           Type C1           Type C2
3  0  4    3  3   42  [Type A, Type B]  [Type A, Type B]

Answer 3

我使用自定义 function 解决了这个问题，根据考虑的列表是否包含“A 型”，返回每行的真/假值列表。

# Check if elem is present in column 'col'
def has_elem(col, elem):
    result = []
    for c in col:
        if elem in c:
            result.append(True)
        else:
            result.append(False)
    return result

# Filter
df.loc[(df['BTP'] == 42) & has_elem(df['Type_C1'], 'Type A'), :]

您的代码不起作用的原因是因为 df['Type_C1'] 中的第二个过滤器子句'Type A' in df['Type_C1']查找 object df['Type_C1']系列中字符串'Type A'的成员资格，因此返回False . 相反，您需要为 dataframe 中的每一行返回一个真/假值序列。