在给定元组列表的情况下，如何在Panda DataFrame中对元组进行子集设置

Question

我有以下Panda DataFrame。有两列CCD_ 1和CCD_。

import pandas as pd
dictionary_input = {'A' : [5,6,3,4], 
'B' : [[('AA', 4, 11), ('ABC', 28, 99), ('ABC', 23, 86)], [('AA', 2, 10)], [('ABC', 56, 76), ('BB', 15, 183)], [('BB', 15, 183)]], 
'C': [[('XYZ', 7, 9), ('XX',24, 33), ('BB', 179, 184)], [('XX',72, 75)], [('ABC',25, 45)], [('BB',91, 187)]]}
df = pd.DataFrame(dictionary_input)
print(df)

结果是：

A                                            B                                            C
0  5  [(AA, 4, 11), (ABC, 28, 99), (ABC, 23, 86)]  [(XYZ, 7, 9), (XX, 24, 33), (BB, 179, 184)]
1  6                                [(AA, 2, 10)]                               [(XX, 72, 75)]
2  3               [(ABC, 56, 76), (BB, 15, 183)]                              [(ABC, 25, 45)]
3  4                              [(BB, 15, 183)]                              [(BB, 91, 187)]

我的问题是，我想根据元组列表中的值，即基于单个元组，对这个DataFrame进行子集设置。

如果我将基于B的数据帧子集设置为具有元组(BB, 15, 183)，则输出如下：

A                                            B                                            C
2  3               [(ABC, 56, 76), (BB, 15, 183)]                              [(ABC, 25, 45)]
3  4                              [(BB, 15, 183)]                              [(BB, 91, 187)]

我试着用来实现这一点

df[df.B.isin(('BB', 15, 183))]

但这是错误的，因为它给了我一个空的DataFrame。

如果pandas DataFrame中的值是元组，我如何根据列表中的值进行子集？

Answer 1

如果您使用pandas 0.25+，您可以使用explode，它从每个单元格的列表中生成一个序列并将它们连接起来。类似于pd.concat(pd.Series(x) for x in df['B'])，但保持原始索引。然后，您可以将该系列与您的三重和groupby:进行比较

s = df['B'].explode()
df[(s == ('BB', 15, 183)).groupby(level=0).any()]

输出：

A                               B                C
2  3  [(ABC, 56, 76), (BB, 15, 183)]  [(ABC, 25, 45)]
3  4                 [(BB, 15, 183)]  [(BB, 91, 187)]

输出(s(:

0      (AA, 4, 11)
0    (ABC, 28, 99)
0    (ABC, 23, 86)
1      (AA, 2, 10)
2    (ABC, 56, 76)
2    (BB, 15, 183)
3    (BB, 15, 183)
Name: B, dtype: object

Answer 2

您可以通过应用方法来实现这一点：

df[df['B'].apply(lambda x: ('BB', 15, 183) in x)]