Python 如果数据类型为元组，如何筛选数据帧？

我有一个数据帧，出于某种原因，这个数据帧的数据类型是tuple

让我举一个例子：

In [13]: df = pd.DataFrame(np.reshape(range(25), (5,5)))
In [15]: df[3] = [(1,2), (2,3), (4,5), (1,2), (-1, 1)]
In [16]: df
Out[16]: 
    0   1   2        3   4
0   0   1   2   (1, 2)   4
1   5   6   7   (2, 3)   9
2  10  11  12   (4, 5)  14
3  15  16  17   (1, 2)  19
4  20  21  22  (-1, 1)  24

我想保持那些第一个元素大于1的行

也就是说，预期结果是：

In [20]: df.loc[[1, 2]]
Out[20]: 
    0   1   2       3   4
1   5   6   7  (2, 3)   9
2  10  11  12  (4, 5)  14

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有什么好方法吗？

可以使用pandas.DataFrame.aggregate（）和lambda函数作为参数。这将返回tuple的第一个元素

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.reshape(range(25), (5,5)))
df[3] = [(1,2), (2,3), (4,5), (1,2), (-1, 1)]
df1=df[df[3].aggregate(lambda x:x[0])>1]
print(df1)

可以访问列表、元组中的元素，而不仅仅限于字符串：

df.loc[df[3].str[0] > 1]

    0   1   2     3     4
1   5   6   7   (2, 3)  9
2   10  11  12  (4, 5)  14

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试试看：

df.loc[df[3].str[0]>1]

@sammywemmy的评论是正确的方法。最快最干净。此外，尽管命名为

.str

方法，但在这种情况下，

df[3].str[0].dtypes

实际上是

int64

，因此比较是正确的，而且速度非常快。请把它作为答案贴出来。这是正确的。顺便说一句，我经常使用

df.applymap（type）

检查所有单元格的实际类型（特别是对于在

df.dtypes

中仅显示为

'object'

的列）。在本例中，您可以验证col 3的所有值是否都是具有

（df.applymap（type）=tuple.all（）[3]

的元组。