Python 带有拆分字符串的dataframe.loc

如何使用split匹配列中转换为str的int

personid = '23'
cond = (personid == x for x in df['wait'].str.split(","))
rows = df.loc[cond, :]

df['wait']

包含类似“2,13,23”的str

---

当前，如果add

expand=True

通过拆分的值获取具有新列fileld的数据帧，则返回

空数据帧

，然后通过进行比较，并通过测试每行是否至少有一个

True

。最后筛选人：

如果要匹配

personid

中的整数值：

#personid is integer
personid = 23
cond = df['wait'].str.split(",", expand=True).astype(float).eq(personid).any(axis=1)

rows = df[cond]

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您的解决方案应该更改：

cond  = [any(y == personid for y in x) for x in df['wait'].str.split(",")]

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如果add

expand=True

以通过拆分的值获取具有新列fileld的数据帧，则按进行比较，并测试每行是否至少有一个

True

。最后筛选人：

如果要匹配

personid

中的整数值：

#personid is integer
personid = 23
cond = df['wait'].str.split(",", expand=True).astype(float).eq(personid).any(axis=1)

rows = df[cond]

---

您的解决方案应该更改：

cond  = [any(y == personid for y in x) for x in df['wait'].str.split(",")]

---

请使用预期输出发布样本输入数据。请使用预期输出发布样本输入数据。此操作有效。你能解释一下语法吗？匹配的整数不会使用

int

而不是

float

？这很有效。你能解释一下语法吗？匹配的整数不是使用

int

而不是

float

？