如果在类型列表的单元格值中找到字符串，如何根据条件删除 pandas dataframe 中的行？

Question

我一直在努力解决以下问题，这些问题实际上听起来很简单，但似乎无法弄清楚，我确信它在堆栈跟踪中非常明显，但我只是愚蠢。

我只是有一个 pandas dataframe 看起来像这样：

并希望在 jpgs 单元格值（列表）中删除包含值“123.jpg”的行。 所以通常我会得到最终的 dataframe 只有索引 1 和 3 的行。

但是我试了很多方法都没有用。

例如：

df = df["123.jpg" not in df.jpgs]

或者

df = df[df.jpgs.tolist().count("123.jpg") == 0]

给出错误 KeyError: True:

df = df[df['jpgs'].str.contains('123.jpg') == False]

返回一个空的 dataframe：

df = df[df.jpgs.count("123.jpg") == 0]

和

df = df.drop(df["123.jpg" in df.jpgs].index)

给出 KeyError: False:

如果需要，这是我的全部代码，如果有人能帮助我回答我做错了什么，我将不胜感激:(。谢谢！！

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(columns=["person_id", "jpgs"])

id = 1
pair1 = ["123.jpg", "124.jpg"]
pair2 = ["125.jpg", "300.jpg"]
pair3 = ["500.jpg", "123.jpg"]
pair4 = ["111.jpg", "122.jpg"]
row1 = {'person_id': id, 'jpgs': pair1}
row2 = {'person_id': id, 'jpgs': pair2}
row3 = {'person_id': id, 'jpgs': pair3}
row4 = {'person_id': id, 'jpgs': pair4}

df = df.append(row1, ignore_index=True)
df = df.append(row2, ignore_index=True)
df = df.append(row3, ignore_index=True)
df = df.append(row4, ignore_index=True)
print(df)

#df = df["123.jpg" not in df.jpgs]
#df = df[df['jpgs'].str.contains('123.jpg') == False]

#df = df[df.jpgs.tolist().count("123.jpg") == 0]
df = df.drop(df["123.jpg" in df.jpgs].index)
print("\n Final df")
print(df)

Answer 1

由于您在列表列上进行过滤，因此应用 lambda 可能是最简单的：

df.loc[df.jpgs.apply(lambda x: "123.jpg" not in x)]

---

对您的尝试的快速评论：

• 在df = df.drop(df["123.jpg" in df.jpgs].index)您正在检查列中是否包含确切的值 "123.jpg" （ "123.jpg" in df.jpgs ）而不是在任何列表中，这不是您想要的。

• 在df = df[df['jpgs'].str.contains('123.jpg') == False]中，方向正确，但您缺少regex=False关键字，如 Ibrahim 的回答所示。

• df[df.jpgs.count("123.jpg") == 0]在这里也不适用，因为count返回系列中非 NaN 值的总数。

Answer 2

对于str.contains一个，这是如何完成的

df[df.jpgs.str.contains("123.jpg", regex=False)]

Answer 3

你可以试试这个：

mask = df.jpgs.apply(lambda x: '123.jpg' not in x)
df = df[mask]