Question

我有一列，每行都有ID列表。我需要能够搜索ID，并输出包含ID的行。我在下面提供了示例数据。

我需要能够在搜索中输入一个或多个ID。我已经尝试了下面的代码，但在该问题的末尾得到了错误提示。

buyers[buyers['customer_list'].str.contains('48184' )]
buyers[buyers['customer_list'].str.contains('48184', '55684')]

数据

df = pd.DataFrame({'A':[[48184, 48184, 64970, 64970], [55684, 72990, 72990, 85673], [55684, 72990, 72990, 85673], [64247, 60131, 60131, 60131], [64544, 64544, 64544, 64544]]})

错误

KeyError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-42-3229146c6a64> in <module>()
----> 1 buyers[buyers['customer_list2'].str.contains( '48184' )]

/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/frame.py in __getitem__(self, key)
   2680         if isinstance(key, (Series, np.ndarray, Index, list)):
   2681             # either boolean or fancy integer index
-> 2682             return self._getitem_array(key)
   2683         elif isinstance(key, DataFrame):
   2684             return self._getitem_frame(key)

/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/frame.py in _getitem_array(self, key)
   2724             return self._take(indexer, axis=0)
   2725         else:
-> 2726             indexer = self.loc._convert_to_indexer(key, axis=1)
   2727             return self._take(indexer, axis=1)
   2728 

/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/indexing.py in _convert_to_indexer(self, obj, axis, is_setter)
   1325                 if mask.any():
   1326                     raise KeyError('{mask} not in index'
-> 1327                                    .format(mask=objarr[mask]))
   1328 
   1329                 return com._values_from_object(indexer)

KeyError: '[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan\n nan nan nan nan nan nan] not in index'

Answer 1

使用数据框构造函数和isin + any

pd.DataFrame(df.A.tolist()).isin([48184,55684]).any(1)
Out[29]: 
0     True
1     True
2     True
3    False
4    False
dtype: bool

Answer 2

您可以将apply与lambda函数一起使用：

searchValue = input('ID Search: ')
mask = df['A'].apply(lambda x: int(searchValue) in x)
print(df[mask])

ID Search:  72990
                              A
1  [55684, 72990, 72990, 85673]
2  [55684, 72990, 72990, 85673]

如果要从输入中搜索多个值：

searchValue = input('ID Search: ') # input numbers
nums = [int(n) for n in searchValue.split(',')] # list comprehension to int n for n in the input values separated by comma
mask = df['A'].apply(lambda x: any(elem in x for elem in nums)) #  create a mask for any elem in nums and in x which is each row
print(df[mask])

ID Search:  72990,48184
                              A
0  [48184, 48184, 64970, 64970]
1  [55684, 72990, 72990, 85673]
2  [55684, 72990, 72990, 85673]

在列表列表中搜索

2 个答案: