熊猫通过字典列表中的值过滤数据框

Question

我的数据框（mydata）具有以下结构

name                values
abc                 [{"x":"pqr","y":"lrz"}, {"x":"wer", "y":"rty"}]
bcd                 [{"x":"pqs","y":"eer"}, {"x":"pqr", "y":"dww"}]

它有两列。值列具有字典列表。我想过滤值列表的第一个元素具有“ x” =“ pqr”值的数据框。

预期数据框

name                values
abc                 [{"x":"pqr","y":"lrz"}, {"x":"wer", "y":"rty"}]

我尝试了

mydata[mydata["values"][0]["x"] == "pqr"]

但是我得到了keyerror0。有什么方法可以做到这一点而无需遍历数据帧。 ？

Answer 1

使用pandas.Series.str：

df[df['values'].str[0].str['x'].eq("pqr")]

输出：

  name                                             values
0  abc  [{'x': 'pqr', 'y': 'lrz'}, {'x': 'wer', 'y': '...

Answer 2

您还可以使用申请：

df[df['values'].apply(lambda x: x[0]['x']=='pqr')]


    name    values
0   abc     [{'x': 'pqr', 'y': 'lrz'}, {'x': 'wer', 'y': '...