在单元格中使用 python 列表过滤 pandas.DataFrame

Question

我有这样的 pasdas.DataFrame：

import pandas as pd

data = {'name' : ['Alice', 'Bob', 'Eve'],
        'age' : ['20', '35', '40'],
        'stuff' : [['computer', 'phone', 'bike'], ['bike', 'skateboard', 'phone'], 
                   ['computer', 'phone', 'skateboard']]}

frame = pd.DataFrame(data)

如何选择年龄 > 30 且内容包含“计算机”的行？

我试过用 DataFrame.loc 解决这个问题：

filteredFrame = frame.loc[(frame.age > 30)&('computer' in frame.stuff)]

但它不起作用

Answer 1

如有必要，首先将列year转换为数字：

frame.age = frame.age.astype(int)

使用Series.map或Series.apply ：

filteredFrame = frame.loc[(frame.age > 30)&(frame.stuff.map(lambda x: 'computer' in x))]
filteredFrame = frame.loc[(frame.age > 30)&(frame.stuff.apply(lambda x: 'computer' in x))]

或列表理解：

filteredFrame = frame.loc[(frame.age > 30)&(['computer' in x for x in frame.stuff])]

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print (filteredFrame)
  name  age                          stuff
2  Eve   40  [computer, phone, skateboard]