我有一个超过10万行的dF,以及几列宽 - 没什么了不起的。我正在尝试基于大约4000个字符串的列表对行进行子集化,但我正在努力弄清楚如何这样做。有没有办法使用类似的东西进行子集。
dF看起来像这样
dog_name count
===================
Jenny 2
Fido 4
Joey 7
Yeller 2
并且字符串列表包含变量dog_name_list=['Fido', 'Yeller']
我尝试了一些方法
df[df['dog_name'].isin(dog_name_list)
,但我收到了一个有趣的错误:unhashable type: 'list'
我已经检查了similar question,docs和this纲要,通过查看列表中是否存在值来对数据框进行子集化,但这让我无处可寻,而我对我所缺少的东西感到有些困惑。非常感谢别人的建议!
答案 0 :(得分:4)
我相信你的狗名列中有一个列表。
这很好用:
>>> df[df['dog_name'].isin(['Fido', 'Yeller'])]
dog_name count
1 Fido 4
3 Yeller 2
但是如果添加一个列表:
df.ix[4] = (['a'], 2)
>>> df
dog_name count
0 Jenny 2
1 Fido 4
2 Joey 7
3 Yeller 2
4 [a] 2
>>> df[df['dog_name'].isin(['Fido', 'Yeller'])]
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-20-1b68dd948f39> in <module>()
----> 1 df[df['dog_name'].isin(['Fido', 'Yeller'])]
...
pandas/lib.pyx in pandas.lib.ismember (pandas/lib.c:5014)()
TypeError: unhashable type: 'list'
找到那些坏狗:
>>> df[[isinstance(dog, list) for dog in df.dog_name]]
dog_name count
4 [a] 2
要查找列中的所有数据类型:
>>> set((type(dog) for dog in df.dog_name))
{list, str}