Python 在列表的列表中筛选

我有一个数据框，其中包含一列的列表。 范例

我想在值为1、2或3时选择行。 我想在列表中这样做，这样我可以像这样过滤：

filter = [1,2,3]
df_new = df[df[column] is in filter]

然而，它回报了我 “序列的真值不明确。”

如果我尝试这样做：

filter = [1,2,3]
df_new = df[df[column].isin(filter)]

它还我

返回了一个带有错误集的结果

我试着用任何一种，但在这里似乎不起作用。 我还查看了使用np.select或使用管道“|”发布的不同线程，但它在这里并不真正适用。是吗？ 有什么建议吗

简化示例数据帧：

   column
0  [1,2]
1  [3,4]
2  [5]
3  []
4  [7,8]
5  [5,3]

预期输出（过滤1、2或3）：

---

除非你需要更复杂的东西，否则你很接近你在熊猫中的表现

df.loc[df[column].isin([filter])]

您可以使用在创建布尔掩码的

列上应用自定义函数。此自定义函数检查系列的每个单独项，以查找此项中是否有任何元素也存在于筛选器列表中

使用：

这张照片是：

       column
0      [1, 2]
1      [3, 4]
5      [5, 3]

您可以分享一个示例输入和预期输出吗？我看到了这个错误：返回了一个带有错误集的结果，我在尝试以下方法时也看到了：selection=df[df['column'].isin（filter）]列中存储的值是列表吗？太棒了！非常感谢你。我正在考虑申请，但它看起来不像这样优雅。对于最终的输出，我做了df_new=df[m]，效果非常好。
df.loc[df[column].isin([filter])]

lst = [1, 2, 3] # filter list
m = df[column].apply(lambda s: len(set(s) & set(lst)) > 0)
print(df[m])

       column
0      [1, 2]
1      [3, 4]
5      [5, 3]