Python 3.x 如何通过Python3在pandas中对列表表单中的每个列进行配对 df=pd.DataFrame（[['an apple is red'，'pop is here'，['pear is green'，'see is blue']]，columns=['A'，'B'] 从nltk.tokenize导入TweetTokenizer df['A']=[TweetTokenizer（）。为df['A']]中的文本标记（文本） df['id']=[1,2] 对于df['A']中的k： 印刷品（k） pid=df[df['A']==k]['id']。值[0] [‘安’、‘苹果’、‘是’、‘红色’] --------------------------------------------------------------------------- ValueError回溯（最近一次调用上次） 在里面 1表示df['A']中的k： 2份印刷品（k） ---->3 pid=df[df['A']==k]['id']。值[0] 包装器中的~/Library/Python/3.7/lib/Python/site-packages/pandas/core/ops.py（self、other、axis） 1743年#将播出 1744如果other.ndim！=0且len（self）！=len（other）： ->1745 raise VALUE ERROR（'长度必须匹配才能进行比较'） 1746 1747 res_值=na_op（自值，np.asarray（其他）） ValueError:长度必须匹配才能进行比较

我想得到当k等于A列的每一行时的pid。 当每一行都是字符串时，我可以完成。当每一行都是列表时，如何完成

匹配后，我得到相应的'id'值

预期pid输出： 1.

---

2

我对您的代码做了一些更改，它根据您的问题正确返回pid

df = pd.DataFrame([['an apple is red', 'pop is here'],['pear  is green', 'see is blue']], columns=['A', 'B']
from nltk.tokenize import TweetTokenizer
df['A'] = [TweetTokenizer().tokenize(text) for text in df['A']]
df['id']=[1,2]
for k in df['A']:
    print(k)
    pid = df[df['A']==k]['id'].values[0]
    ['an', 'apple', 'is', 'red']
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-156-f9e4fa5143b0> in <module>
      1 for k in df['A']:
      2     print(k)
----> 3     pid = df[df['A']==k]['id'].values[0]

~/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages/pandas/core/ops.py in wrapper(self, other, axis)
   1743             # as it will broadcast
   1744             if other.ndim != 0 and len(self) != len(other):
-> 1745                 raise ValueError('Lengths must match to compare')
   1746 
   1747             res_values = na_op(self.values, np.asarray(other))

ValueError: Lengths must match to compare

由于

list

比较在

dataframe

中比较混乱，因此最好将列值转换为

tuple

，然后进行比较

---

如果您只需要在此处对每一行进行索引，还可以在迭代时查看获取

dataframe

行的索引。

您可以移植您的预期输出吗？您的

df['A']

是一个系列

0[an，apple，is，red]1[pear，is，green]

使用列表。您需要再次遍历列表以获取列表中的每个项目。这是您所期望的吗？您可以通过将列值转换为如下字符串进行比较：

df[df['A'].str.contains（k）]

或

df.loc[df['A']==k]

？@UserAG我得到了第一个方法：TypeError:unhable type:'list'和第二个方法：ValueError:length必须匹配才能进行比较解释您尝试执行的操作

df = pd.DataFrame([['an apple is red', 'pop is here'],['pear  is green', 'see is blue']], columns=['A', 'B'])
from nltk.tokenize import TweetTokenizer
df['A'] = [TweetTokenizer().tokenize(text) for text in df['A']]
df['id']=[1,2]
for k in df['A']:
    print(k)
    pid = df[df['A'].map(tuple)==tuple(k)]['id'].values[0]
    print(pid)