pandas 数据框架列中的成员资格测试 [英] membership test in pandas data frame column

问题描述

我有一个熊猫数据框，其中的一列是列表.请参见以下内容:

I have a pandas data frame that one of its columns is a list. Please see below:

>>> a.head
    C1  C2
0   23  [2,4,5,8,1]
1   24  [1,2]
2   15  [-2]
3   19  [1,3,4,5,6,7,8,9,0]

我想在C2中找到一个包含6的行，并在C1中返回该值.我想到了类似的东西

I would like to find a row that contains 6 in the C2 and return the value in C1. I thought for something like

b = a["C1"][(6 in a["C2"])]
return(int(b))

，但是它不起作用.谢谢.

but it is not working. Thanks.

推荐答案

我认为您需要 apply 和 in 中的 list 中的测试值用于创建布尔掩码:

I think you need apply and in for test value in list for creating boolean mask:

print (a.C2.apply(lambda x: 6 in x))
0    False
1    False
2    False
3     True
Name: C2, dtype: bool

然后使用 loc 与 布尔索引> 用于通过 mask 选择:

b = a.loc[a.C2.apply(lambda x: 6 in x), 'C1']
print (b)
3    19
Name: C1, dtype: int64

如果需要标量输出，最后将其转换为 numpy数组并通过 [] 选择第一个值:

Last if need scalar output convert to numpy array and select first value by []:

print (b.values)
[19]

print (b.values[0])
19

或使用 iat 或 iloc :

print (b.iat[0])
19

print (b.iloc[0])
19

这篇关于 pandas 数据框架列中的成员资格测试的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！