按列列表中的值筛选熊猫数据帧

Question

我有一个DataFrame，它有一列列表。我想返回那些列表中包含指定值的行的Dataframe的子集。

test = pd.DataFrame({'detail_id': [10000, 10001, 10002], 
'tokens': [['A', 'B', 'C'], ['A', 'D'], ['C', 'E', 'F', 'H']]})

如果我以这种方式筛选特定的ID，它会自动识别

test[test['detail_id'] == 10001]

如果我只想要在令牌列表中有"A"的前2行，下面的不起作用

test['A' in test['tokens']]

我得到了KeyError: False。我理解为什么，但我正在努力寻找解决方案。建议？

Answer 1

只需使用numpy.bitwise_and:

import numpy as np
test.loc[np.bitwise_and(test['tokens'].map(set), {'A'})]

阅读更多信息：https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.bitwise_and.html

Answer 2

晚上睡个好觉，重新阅读选择文档，帮助我解决了这个问题。文件说，选择可以接受一个"；布尔数组"；。所以这就是我所做的。

import pandas as pd
test = pd.DataFrame({'detail_id': [10000, 10001, 10002, 10003], 
'tokens': [['A', 'B', 'C'], 
['A', 'D'], 
['C', 'E', 'F', 'H'], 
['X', 'YA', 'Z']]})
def has_a(row):
return 'A' in row['tokens']
test[test.apply(has_a, axis=1)]

此代码仅根据需要返回前2行。