從基於數組列的pandas.dataframe中進行選擇

Question

我有一個數據框，其中包含一個包含數組的列（所有1x9數組）。 對於該列中的所有行，我希望找到第三個元素為1的那些行，並從相應行中的另一列中選擇值。 例如，我希望選擇'cal_nCa'值（116），其中info_trig中的第二個元素是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)]基礎上嘗試了一些基於pandas.DataFrame中復雜條件的選擇 。

選擇所需的行時：

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

我只成功選擇了該行中的特定行和第三個元素。 但無法選擇每一行中的所有第三個元素。 循環可以工作，但我希望有一個更清潔的出路。

Answer 1

使用str訪問列第3個位置值

data["info_trig"].str[3]

Answer 2

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

這將返回一個系列，僅停留在價值cal_nCa當第二個元素值info_trig是0 ：

0      0
1      0
2    116
3      0
dtype: int64

或者您只能通過此選擇所需的行：

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

希望它會對你有所幫助。