在熊猫数据框中选择其嵌套列表值与给定值匹配的列

Question

我有一个像这样的数据框：

>>> MCQ_DATA['q45']
10    [13, 14]
11    [13, 14]
12    [13, 12]
13    [13, 12]
14     [9, 12]
15      [2, 6]
16         [2]
17        [16]
18    [13, 12]
19    [13, 11]

因此，列“ q45”的所有值都是列表。我想为包含13的行创建一个布尔过滤器，例如：

>>> [MCQ_DATA['q45'] == 13]
10    True
11    True
12    True
13    True
14    False
15    False
16    False
17    False
18    True
19    True

已经尝试过这些：

• [MCQ_DATA['q45'] == 13]对于所有内容均返回false。

• [MCQ_DATA['q45'].isin([13])]返回TypeError。此外，这还会根据列表查找值。我想检查数据框中的嵌套列表中的值。 （来自Use a list of values to select rows from a pandas dataframe）

• df.loc[df['q45'] == 13]返回一个空数据帧，因为没有一个值是13。 （来自Select rows from a DataFrame based on values in a column in pandas）

• df['q45'].apply(lambda sublist: 13 in sublist)终于可以了。但是消息人士说，这不是一种有效的方法：Operating on tuples held within Pandas DataFrame column）

我一直在寻找半小时的必备条件，如果最后一种方法不是正确的方法，那么正确的方法是什么？

进一步测试发现这也有效。我会说这是最好的方法。使用熊猫框架，易于阅读：

• df['q45'].dropna().apply({13}.issubset)-我想如果大规模地这样做会更快，但是也许有人知道。 （我需要.dropna()，因为nan给出了错误。）