Python dataframe函数将多行的值作为列表应用

我的问题是基于这一点的：

但是我需要一个函数，它可以应用于一列中几行的值，就像这些值是一个列表一样

例如，如果我选择类别c1，我的函数应该如下应用：f（[3,5]）

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我创建了一个自定义函数，在给定一个数据帧的情况下，该函数检查val中是否有任何重复项，以及val的大小是否小于10，以确定感兴趣的类别

df = pd.DataFrame({'user':['user 1','user 1','user 1','user 2','user 2','user 2'],
                   'category':['c1','c2','c3','c1','c2','c3'],
                   'val':[3,4,8,5,9,10]})

def custom_func(df, category):

    partial_df = df[df.category==category].copy()
    if len(partial_df.val)<10 and partial_df.val.duplicated().sum()>0:
        return True
    else:
        return False

custom_func(df, 'c1')

df=pd.DataFrame（{'user'：['user 1'，'user 1'，'user 1'，'user 2'，'user 2'，'user 2']，
‘类别’：[‘c1’、‘c2’、‘c3’、‘c1’、‘c2’、‘c3’]，
'val'：[3,4,8,5,9,10]}）
定义自定义函数（df，类别）：
部分_df=df[df.category==category].copy（）
如果len（partial_df.val）为0：
返回真值
其他：
返回错误
自定义函数（df，'c1'）

根据@Marco Cerliani的回答，我想我成功地解决了这个问题

数据帧首先出现在filter_关键字列中

这一点都不优雅

urls = ['url1','url2']

def size_check(df, URL):
    partial_df = df[df.URL==URL].copy()
    if len(partial_df.filter_keywords)<10: 
        return True
    else:
        return False

# true there is a duplicate. false there is no duplicate
def duplicate_check(df, URL):
    partial_df = df[df.URL==URL].copy()
    if partial_df.filter_keywords.duplicated().sum()>0:
        return True
    else:
        return False

def total_check(df, URL):
    if (not duplicate_check(df, url)) and size_check(df, url):
          print(url+" ok")
    else:
        print(url+" NOT ok")      

for url in urls:    
    total_check(df, 'URL')

URL=['url1'，'url2']
def大小检查（df，URL）：
部分_df=df[df.URL==URL].copy（）
如果len（部分过滤关键字）为0：
返回真值
其他：
返回错误
def总检查（df，URL）：
如果（不重复检查（df，url））和大小检查（df，url）：
打印（url+“确定”）
其他：
打印（url+“不正常”）
对于url中的url：
检查总数（df，‘URL’）

您可以分组，然后应用，您想应用什么功能？我们需要更多信息。更新您想要的最终结果。您要处理哪些行？标准是什么？我想处理的行：category=c1。该函数应用于列表（val列中的值），并检查列表中是否存在任何重复项，以及列表的大小是否低于10。partial_df=df[df.category==category]。copy（）partial_df.val.duplicated（）.sum（）>0:df[df.category==category]。copy（）是对感兴趣的类别进行筛选，而df.val.duplicated（）.sum（）是对感兴趣的类别进行筛选>0是用于验证感兴趣的列中是否存在重复项的检查

urls = ['url1','url2']

def size_check(df, URL):
    partial_df = df[df.URL==URL].copy()
    if len(partial_df.filter_keywords)<10: 
        return True
    else:
        return False

# true there is a duplicate. false there is no duplicate
def duplicate_check(df, URL):
    partial_df = df[df.URL==URL].copy()
    if partial_df.filter_keywords.duplicated().sum()>0:
        return True
    else:
        return False

def total_check(df, URL):
    if (not duplicate_check(df, url)) and size_check(df, url):
          print(url+" ok")
    else:
        print(url+" NOT ok")      

for url in urls:    
    total_check(df, 'URL')