当dataframe元素的值为list [python pandas]时如何使用.loc?

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我有数据df其中的元素df.trajec是一份名单。

例如df.ix['smith']['trajec'] = ['a', 'b', 'c', 'a', 'b']

type(df.ix['smith']) = list

在这种情况下,我发现我不能使用这样的命令。

aaa = ['a', 'b', 'c', 'a', 'b']
df.loc[df.trajec == aaa]

它给了我一条错误信息,如下所示。

ValueError: Arrays were different lengths: 8886 vs 5

有没有办法找到df.trajec等于列表aaa的数据帧df的子集?

提问于
用户回答回答于

你需要apply来创造mask:

df = pd.DataFrame({'trajec':[['a', 'b', 'c', 'a', 'b'],
                             ['a', 'b'],
                             ['a','c', 'b']]}, 
                   index=['smith','smith1','smith2'])

print (df)
                 trajec
smith   [a, b, c, a, b]
smith1           [a, b]
smith2        [a, c, b]

aaa = ['a', 'b', 'c', 'a', 'b']
mask = df.trajec.apply(lambda x: x == aaa)
print (mask)
smith      True
smith1    False
smith2    False
Name: trajec, dtype: bool

#loc can be omit if need filter all columns
print (df[mask])
                trajec
smith  [a, b, c, a, b]

#if need apply mask and return only column `trajec`
print (df.loc[mask, 'trajec'])
smith    [a, b, c, a, b]
Name: trajec, dtype: object

另一种可能mask是由list comprehension创造:

mask = [x == aaa for x in df.trajec.values]
print (mask)
[True, False, False]

print (df[mask])
                trajec
smith  [a, b, c, a, b]
用户回答回答于
print df[df.trajec.apply(tuple) == ('a', 'b', 'c', 'a', 'b')]    
                trajec
smith  [a, b, c, a, b]

代码如下:

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, size=(100000, 1)), columns=['trajec'])
df = df.assign(trajec=df.trajec.apply(lambda x: [x]))

%timeit df[df.trajec.apply(tuple) == (42,)]
10 loops, best of 3: 23.3 ms per loop

%timeit df[df.trajec.apply(lambda x: x == [42])]
10 loops, best of 3: 29 ms per 

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