熊猫：比较系列中的列表对象

Question

在我的数据框中，一列由列表组成，例如：

df = pd.DataFrame({'A':[[1,2],[2,4],[3,1]]})

我需要找出列表[1,2]在此数据框中的位置。我尝试过：

df.loc[df['A'] == [1,2]]

和

df.loc[df['A'] == [[1,2]]]

但是完全失败了。比较似乎很简单，但这是行不通的。我在这里想念东西吗？

Answer 1

请勿在单元格中使用list，这会给pandas带来很多问题。如果您确实需要object列，请使用tuple：

df.A.map(tuple).isin([(1,2)])
Out[293]: 
0     True
1    False
2    False
Name: A, dtype: bool
#df[df.A.map(tuple).isin([(1,2)])]

Answer 2

您可以使用apply并进行比较：

df['A'].apply(lambda x: x==[1,2])

0     True
1    False
2    False
Name: A, dtype: bool

---

print(df[df['A'].apply(lambda x: x==[1,2])])

        A
0  [1, 2]

Answer 3

具有Numpy数组

const

Answer 4

使用numpy

df.A.apply(lambda x: (np.array(x) == np.array([1,2])).all())

0     True
1    False
2    False

Answer 5

或者：

df['A'].apply(([1,2]).__eq__)

然后：

df[df['A'].apply(([1,2]).__eq__)]