Pandas 检查列表单元格是否包含值

具有如下数据帧：

  month  transactions_ids 
0     1         [0, 5, 1]        
1     2            [7, 4]    
2     3    [8, 10, 9, 11]     
3     6               [2]                  
4     9               [3]  

对于给定的事务_id，我希望获得发生的月份请注意，事务id只能与一个月相关

df = df.explode('transaction_ids')

因此，例如，给定事务\u id=4，月份将为2

我知道，如果相关的事务id包含给定的事务id，则可以通过逐月查看循环来实现这一点，但我想知道是否有比这更有效的方法

---

干杯

您可以使用

pandas

字符串在“列表”中查找id（使用

StringIO

读入时，就

pandas

而言，它实际上只是一个字符串）：

如果您的

transactions\u id

是真实的列表，那么您可以使用

map

检查成员资格：

df['transactions_ids'].map(lambda x: 3 in x)

---

您可以使用

pandas

string在“列表”中查找id（使用

StringIO

读入时，就

pandas

而言，它实际上只是一个字符串）：

如果您的

transactions\u id

是真实的列表，那么您可以使用

map

检查成员资格：

df['transactions_ids'].map(lambda x: 3 in x)

---

在我看来，最好的方法是

分解数据帧
，并避免在单元格中包含python列表

df = df.explode('transaction_ids')

哪个输出

   month transactions_ids
0      1                0
0      1                5
0      1                1
1      2                7
1      2                4
2      3                8
2      3               10
2      3                9
2      3               11
3      6                2
4      9                3

然后，简单地说

id_to_find = 1 # example
df.loc[df.transactions_ids == id_to_find, 'month']


注意：注意
爆炸输出的重复索引。一般来说，最好进行
分解（…）。在大多数情况下重置索引（drop=True）
，以避免不必要的行为。
我认为最好的方法是
分解数据帧，并避免单元格中有python列表

df = df.explode('transaction_ids')

哪个输出

   month transactions_ids
0      1                0
0      1                5
0      1                1
1      2                7
1      2                4
2      3                8
2      3               10
2      3                9
2      3               11
3      6                2
4      9                3

然后，简单地说

id_to_find = 1 # example
df.loc[df.transactions_ids == id_to_find, 'month']


注意：注意
爆炸输出的重复索引。一般来说，最好执行分解（…）。在大多数情况下重置索引（drop=True）
，以避免不必要的行为